岳珂娟,伍炯星,谢东.领域自适应方法用于医学影像研究进展[J].中国医学影像技术,2024,40(6):936~939
领域自适应方法用于医学影像研究进展
Research progresses of domain adaptive methods for medical imaging
投稿时间:2023-10-07  修订日期:2024-02-21
DOI:10.13929/j.issn.1003-3289.2024.06.029
中文关键词:  机器学习  诊断显像  领域自适应  域偏移
英文关键词:machine learning  diagnostic imaging  domain adaptation  domain shift
基金项目:湖南省自然科学基金(2021JJ30173)、国家留学基金资助(留金项[2022]20号,202208430070)。
作者单位E-mail
岳珂娟 湖南第一师范学院计算机学院, 湖南 长沙 410205  
伍炯星 中南大学湘雅三医院急诊科, 湖南 长沙 410013 wujiongxing2023@163.com 
谢东 湖南人文科技学院信息学院, 湖南 娄底 417000  
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中文摘要:
      人工智能有助于提高医学影像学诊断准确率、提高工作效率,但训练模型的过程中需要对大量图像数据进行标注,且需面临域偏移等问题;利用领域自适应方法可基于少量标注数据训练高效模型。本文就领域自适应方法用于医学影像研究进展进行综述。
英文摘要:
      Artificial intelligence (AI) can help improve the accuracy and efficiency of medical imaging diagnosis, but training models needs a large amount of image data to be annotated, also faces problems such as domain shift. Using domain adaptive methods can train efficient models based on a small amount of annotated data. The research progresses of domain adaptive methods for medical imaging were reviewed in this article.
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