基本信息

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文档摘要

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深度网络赋能医学图像：表示学习算法的创新与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代医疗领域，医学图像分析占据着举足轻重的地位，已然成为疾病诊断、治疗方案制定以及病情监测过程中不可或缺的关键环节。随着医学影像技术的迅猛发展，计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声成像（US）和正电子发射断层扫描（PET）等先进成像技术被广泛应用，医学图像的数量呈爆发式增长，其复杂性也与日俱增。这些医学图像蕴含着关于人体生理和病理状态的丰富信息，能够为医生提供直观且关键的诊断依据，帮助医生精准地检测和定位病灶，准确判断疾病的类型、程度和发展阶段，从而制定出更为科学、有效的治疗策略。例如在肿瘤诊断