迁移学习方法在医学图像领域的应用综述

摘要：

深度学习技术发展迅速,在医学图像处理领域取得了显著成果.但是由于医学图像样本少,标注困难,使得深度学习的效果远未达到预期.近年,利用迁移学习方法缓解医学图像样本不足的问题,提高深度学习技术在医学图像领域的效果,成为了研究热点之一.介绍了迁移学习方法的基本概念、类型、常用策略及模型,根据迁移学习方法的类型,对当前医学图像领域具有代表性的相关研究进行了梳理与小结,对该领域的未来发展进行了总结和展望.

关键词：医学图像;迁移学习;神经网络;深度学习

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;内蒙古自治区自然科学基金;内蒙古草原英才产业创新创业人才团队基金

在线出版日期：2021-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：39-50