Medical Image Segmentation Using Deep Learning：A Survey¶
论文¶
https://arxiv.org/abs/2009.13120
摘要¶
Cite
深度学习已被广泛应用于医学图像分割，并且已有大量论文记录了深度学习在该领域的成功。在本文中，我们对使用深度学习技术的医学图像分割进行了全面的主题调查。 本文有两个原创贡献。首先，与将医学图像分割方面的深度学习文献直接分成许多组并详细介绍每组文献的传统调查相比，我们根据从粗到细的多级结构对当前流行的文献进行了分类。 其次，本文关注有监督和弱监督学习方法，但不包括无监督方法，因为它们已经在许多旧的调查中引入，并且目前不流行。对于监督学习方法， 我们分析了三个方面的文献：骨干网络的选择、网络块的设计和损失函数的改进。对于弱监督学习方法，我们分别根据数据增强、转移学习和交互式分割来研究文献。 与现有调查相比，本次调查对文献进行了与以往截然不同的分类，更便于读者理解相关原理，并将引导他们思考基于深度学习方法的医学图像分割的适当改进。
比较不错的一篇综述，网络结构、数据增强、损失函数、数据集、挑战和未来等方方面面都涉及到了