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醫(yī)學圖像目標檢測論文 醫(yī)學影像分析的圖像和要檢測的目標不一樣嗎？
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醫(yī)學影像分析的圖像和要檢測的目標不一樣嗎？
最直接明顯的，就是要分析的圖像和要檢測的目標不一樣。 大家都了解，當前主流的深度學習模型，都是從計算機通用視覺領域發(fā)展起來的。 一開始被提出，都是用于從照片中定位行人、車輛，或區(qū)分貓貓狗狗的。 這和我們更關心的醫(yī)學影像分析，確實存在差別。 既包括，圖像自身維度和像素格式的差別，例如CT、MR影像都是三維和灰度的，而日常照片則是二維和彩色的；還包括，要檢測的目標大小的差別，很多疾病輔助檢測所關心的目標都比較小，只占據(jù)圖像中很小的區(qū)域，而日常照片中，大家關注的目標都比較大，往往占據(jù)圖像主體區(qū)域。 關于小目標檢測，最典型的例子，就是大家都熟知的肺小結節(jié)和眼底病變了。 肺小結節(jié)檢測，更多基于CT影像，屬于三維圖像領域；眼底病灶檢測，則大多使用眼底相機拍攝的眼底彩色照相圖片，屬于二維圖像領域。
深度學習目標檢測算法在醫(yī)學圖像領域有哪些應用進展？
摘要： 目標檢測是計算機視覺中一個重要問題，在行人跟蹤、車牌識別、無人駕駛等領域都具有重要的研究價值。近年來，隨著深度學習對圖像分類準確度的大幅度提高，基于深度學習的目標檢測算法逐漸成為主流。本文介紹了目前發(fā)展迅猛的深度學習方法在目標檢測中的最新應用進展，然后介紹了基于深度學習的目標檢測算法在醫(yī)學圖像領域的應用，最后討論了深度學習方法應用于目標視覺檢測時存在的困難和挑戰(zhàn), 并對今后的發(fā)展趨勢進行展望。 目標檢測是計算機視覺領域中一個非常重要的研究問題。
什么是目標檢測技術？
我們不僅關注對圖像的簡單分類，而且希望能夠準確獲得圖像中存在的感興趣目標及其位置 [2]，并將這些信息應用到視頻監(jiān)控、自主駕駛等一系列現(xiàn)實任務中，因此目標檢測技術受到了廣泛關注。 目標檢測具有巨大的實用價值和應用前景。 應用領域包括智能視頻監(jiān)控、機器人導航、數(shù)碼相機中自動定位和聚焦人臉的技術、飛機航拍或衛(wèi)星圖像中道路的檢測、車載攝像機圖像中的障礙物檢測、醫(yī)學影像在的病灶檢測等 [3]– [10]。