【北航】基于领域知识的深度学习医学图像分析研究综述,26页pdf

虽然像CNNs这样的深度学习模型在医学图像分析方面取得了很大的成功，但是小型的医学数据集仍然是这一领域的主要瓶颈。为了解决这个问题，研究人员开始寻找现有医疗数据集之外的外部信息。传统的方法通常利用来自自然图像的信息。最近的研究利用了来自医生的领域知识，通过让网络模仿他们如何被训练，模仿他们的诊断模式，或者专注于他们特别关注的特征或领域。本文综述了将医学领域知识引入疾病诊断、病变、器官及异常检测、病变及器官分割等深度学习模型的研究进展。针对不同类型的任务，我们系统地对所使用的不同类型的医学领域知识进行了分类，并给出了相应的整合方法。最后，我们总结了挑战、未解决的问题和未来研究的方向。