基于典型医学图像的分类技术研究进展

分类是医学图像在计算机辅助诊断和模式识别领域的一个研究热点。精确地对人体解剖结构和病变区域进行分类能够最大程度辅助医生更精确、更快速地诊断病情。针对医学图像的特殊性, 首先从图像预处理、图像分割、特征提取及分类方法4个方面对典型医学图像分类进行总结分析; 然后介绍分析了深度学习理论在医学图像分类中的应用; 最后提出现有的医学图像分类研究方法的不足, 展望了深度学习领域的最新理论在医学图像分类领域的发展趋势。