Guest Editorial Deep Learning in Medical Imaging: Overview and Future Promise of an Exciting New Technique

卷积神经网络 医学影像学 抽象 机器学习 计算机科学 领域(数学) 深层神经网络 深度学习 原始数据 光学(聚焦) 人工神经网络 人工智能 模式识别(心理学) 哲学 物理 数学 认识论 纯数学 光学 程序设计语言
作者
Hayit Greenspan,Bram van Ginneken,Ronald M. Summers
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (5): 1153-1159 被引量:1586
标识
DOI:10.1109/tmi.2016.2553401
摘要

The papers in this special section focus on the technology and applications supported by deep learning. Deep learning is a growing trend in general data analysis and has been termed one of the 10 breakthrough technologies of 2013. Deep learning is an improvement of artificial neural networks, consisting of more layers that permit higher levels of abstraction and improved predictions from data. To date, it is emerging as the leading machine-learning tool in the general imaging and computer vision domains. In particular, convolutional neural networks (CNNs) have proven to be powerful tools for a broad range of computer vision tasks. Deep CNNs automatically learn mid-level and high-level abstractions obtained from raw data (e.g., images). Recent results indicate that the generic descriptors extracted from CNNs are extremely effective in object recognition and localization in natural images. Medical image analysis groups across the world are quickly entering the field and applying CNNs and other deep learning methodologies to a wide variety of applications.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
Orange应助LI采纳,获得10
1秒前
曾祥发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
NDKND完成签到,获得积分20
2秒前
vic发布了新的文献求助10
3秒前
无极微光应助种地的迎曼采纳,获得20
3秒前
语秋发布了新的文献求助10
3秒前
老弟需要帮助完成签到,获得积分10
3秒前
JH完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
Francis1213完成签到,获得积分10
6秒前
明亮凡儿发布了新的文献求助10
6秒前
许文静发布了新的文献求助10
7秒前
陶一二发布了新的文献求助10
9秒前
欢呼的未来完成签到 ,获得积分10
9秒前
芋圆不圆完成签到,获得积分10
9秒前
Uriuheh发布了新的文献求助10
10秒前
Hello应助迅速南晴采纳,获得10
11秒前
11秒前
无花果应助毛毛虫采纳,获得10
12秒前
冷冷完成签到,获得积分10
13秒前
俭朴的梦之完成签到,获得积分10
14秒前
赘婿应助云霓采纳,获得10
14秒前
14秒前
15秒前
16秒前
冷冷发布了新的文献求助10
16秒前
18秒前
儿茶素完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
18秒前
18秒前
符驳完成签到,获得积分10
19秒前
不二发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
包容的睫毛膏完成签到,获得积分10
20秒前
AlisaWu发布了新的文献求助30
20秒前
Uriuheh完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
晶种分解过程与铝酸钠溶液混合强度关系的探讨 8888
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6430607
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8246623
关于积分的说明 17537179
捐赠科研通 5487103
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2895938
邀请新用户注册赠送积分活动 1872439
关于科研通互助平台的介绍 1712099