基于深度学习的医疗影像自动分割研究

论文选题：基于深度学习的医疗影像自动分割

选题理由

该选题有助于提升深度学习在医疗影像处理中的精度和效率，填补复杂解剖结构自动分割的研究空白。通过结合最新的深度学习技术（如Transformer网络）和医学影像数据，开发新的分割算法，能够显著提高放射科医生的工作效率，减少误诊率，并在临床上应用于多种疾病的诊断。

学术价值

该选题有助于提升深度学习在医疗影像处理中的精度和效率，填补复杂解剖结构自动分割的研究空白。

实际应用

能够显著提高放射科医生的工作效率，减少误诊率，并在临床上应用于多种疾病的诊断。

创新性

通过结合最新的深度学习技术（如Transformer网络）和医学影像数据，开发新的分割算法。

可行性

当前的计算资源和技术支持使得在较短时间内开发和测试新的分割模型成为可能。

数据可用性

有大量的公开医学影像数据库（如LIDC-IDRI、BraTS）可供使用，支持模型的训练和验证。

参考文献

• 参考文献1：

  • 标题: DeepLabv3 + method for detecting and segmenting apical lesions on panoramic radiography
  • 关键词: Apical lesions; Artificial intelligence; Deep learning; Semantic segmentation
  • 匹配说明: 该文献详细介绍了使用DeepLabv3+模型检测和分割全景X光片上的根尖病变，与选题中提到的深度学习在医疗影像自动分割的应用高度相关。实验结果表明，DeepLabv3+在AUC和召回率方面优于U-Net模型，具有较高的学术和实际应用价值。
  • 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39888441/

• 参考文献2：

  • 标题: A multi-scale information fusion medical image segmentation network based on convolutional kernel coupled updata mechanism
  • 关键词: Deep learning; Dynamically updated convolution kernels; Medical image segmentation; Multi-scale features; Transformer
  • 匹配说明: 该文献介绍了一种基于卷积核耦合更新机制的多尺度信息融合医疗影像分割网络TransDLNet，与选题中提到的深度学习技术在医疗影像分割中的应用高度相关。该模型在多个数据集上表现出良好的分割性能和泛化能力。
  • 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39879883/

• 参考文献3：

  • 标题: Transformers for Neuroimage Segmentation: Scoping Review
  • 关键词: 3D segmentation; brain tumor segmentation; deep learning; neuroimaging; transformer
  • 匹配说明: 该文献综述了Transformer在神经影像分割中的应用，与选题中提到的深度学习技术在医疗影像分割中的应用高度相关。综述结果显示，Transformer模型在脑肿瘤分割等任务中表现出色，具有重要的学术价值。
  • 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39879621/

• 参考文献4：

  • 标题: Efficient Generative-Adversarial U-Net for Multi-Organ Medical Image Segmentation
  • 关键词: attention mechanism; deep learning; image segmentation; medical image analysis
  • 匹配说明: 该文献介绍了一种高效的生成对抗U-Net模型（EGAUNet），用于多器官医疗影像分割。该模型在多个公共数据集上表现出色，特别是在Jaccard和Dice指标上优于其他先进模型，与选题中提到的深度学习在医疗影像分割中的应用高度相关。
  • 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39852332/

• 参考文献5：

  • 标题: Semi-Supervised Medical Image Segmentation Based on Frequency Domain Aware Stable Consistency Regularization
  • 关键词: Consistency regularization; Frequency domain; Medical image segmentation; Semi-supervision
  • 匹配说明: 该文献提出了一种基于频率域稳定一致性正则化的半监督医疗影像分割方法，与选题中提到的深度学习技术在医疗影像分割中的应用高度相关。该方法在处理少量标注数据和大量未标注数据时表现出色，具有较高的实际应用价值。
  • 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39843719/

• 参考文献6：

  • 标题: Mixed reality infrastructure based on deep learning medical image segmentation and 3D visualization for bone tumors using DCU-Net
  • 关键词: 3D visualization; Bone tumor diagnosis; DCU-Net model; Image segmentation; Mixed reality
  • 匹配说明: 该文献介绍了一种基于深度学习的骨肿瘤影像分割和混合现实基础设施，与选题中提到的深度学习技术在医疗影像分割中的应用高度相关。该模型在骨肿瘤分割和3D重建方面表现出色，具有重要的临床应用前景。
  • 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39839577/

• 参考文献7：

  • 标题: A Cross-scale Attention-Based U-Net for Breast Ultrasound Image Segmentation
  • 关键词: Breast lesion segmentation; Convolutional neural network; Deep learning; Transformer; Ultrasound imaging
  • 匹配说明: 该文献介绍了一种基于跨尺度注意力机制的U-Net模型（CSAU-Net），用于乳腺超声影像分割，与选题中提到的深度学习技术在医疗影像分割中的应用高度相关。该模型在多个公开数据集上表现出色，具有重要的学术和实际应用价值。
  • 原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39838227/