《表1 深度学习分割脑部MRI图像高引文献》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度学习的器官自动分割研究进展》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：MRF为马尔科夫随机场，GRU为门控循环单元，MD-RNN为多维循环神经网络，LSTM为长短期记忆网络；ICV为颅内容积，GM为灰质，WM为白质，CSF为脑脊液，PAScAL为基于局部性状和稀疏外观的SAE，AVP为前视神经通路

准确分割脑部结构是辅助诊断中枢神经系统疾病如精神分裂症[20]、阿尔茨海默病[21]的有效手段，可在放疗时保护脑的重要结构免受射线损伤。国际上有关脑部图像分析的比赛，如BRATS、ISLES及MRBrains等，所用方法几乎被深度学习占据，并以CNN为基础的分割方法表现最为优异。CNN自动分割脑部的高引文献汇总见表1。