基于卷积神经网络的下咽癌医学影像分析综述

Q-334; 相比于肺癌、肝癌等常见的癌症,下咽癌是一种罕见的疾病.由于下咽癌的磁共振影像往往亮度不均、模糊、噪声重,因此如何从这些磁共振图像中获取有用信息是一个难题,如何使用深度学习通过磁共振图像来检测下咽癌的病灶是一项重大挑战.首先,综述了下咽癌的磁共振图像特点及成因,概括了 Faster-RCNN、RetinaNet、FCOS、Cascade-RCNN等常见目标检测网络的特点和应用领域,并且分析了目标检测网络应用在下咽癌病灶定位上所面临的挑战,介绍了行之有效的解决方法:可变形卷积和应用定制的锚框.然后,介绍了常见的语义分割网络,并分析了把这些语义分割网络应用在下咽癌病灶分割上所面临的挑战...

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Published in北京工业大学学报 Vol. 50; no. 7; pp. 883 - 896
Main Authors 苗扬, 张硕, 陈俊, 张溪微, 安常明, 黄泽浩, 韩磊, 冉东升, 刘海滨
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京工业大学材料与制造学部,北京 100124 01.07.2024
先进制造技术北京市重点实验室,北京 100124%北京工业大学材料与制造学部,北京 100124%首都医科大学附属北京儿童医院,北京儿童外科工程技术研究中心工程与转化中心,国家儿童健康中心,北京 100045%中国医学科学院北京协和医学院国家肿瘤中心,国家肿瘤临床研究中心,肿瘤医院头颈外科,北京 100021%北京邮电大学自动化学院,北京 100191
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ISSN0254-0037
DOI10.11936/bjutxb2022110001

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Abstract Q-334; 相比于肺癌、肝癌等常见的癌症,下咽癌是一种罕见的疾病.由于下咽癌的磁共振影像往往亮度不均、模糊、噪声重,因此如何从这些磁共振图像中获取有用信息是一个难题,如何使用深度学习通过磁共振图像来检测下咽癌的病灶是一项重大挑战.首先,综述了下咽癌的磁共振图像特点及成因,概括了 Faster-RCNN、RetinaNet、FCOS、Cascade-RCNN等常见目标检测网络的特点和应用领域,并且分析了目标检测网络应用在下咽癌病灶定位上所面临的挑战,介绍了行之有效的解决方法:可变形卷积和应用定制的锚框.然后,介绍了常见的语义分割网络,并分析了把这些语义分割网络应用在下咽癌病灶分割上所面临的挑战.最后,对上述提到的目标检测网络和语义分割网络进行了总结,并对未来下咽癌医学影像的目标检测和语义分割工作进行了展望.
AbstractList Q-334; 相比于肺癌、肝癌等常见的癌症,下咽癌是一种罕见的疾病.由于下咽癌的磁共振影像往往亮度不均、模糊、噪声重,因此如何从这些磁共振图像中获取有用信息是一个难题,如何使用深度学习通过磁共振图像来检测下咽癌的病灶是一项重大挑战.首先,综述了下咽癌的磁共振图像特点及成因,概括了 Faster-RCNN、RetinaNet、FCOS、Cascade-RCNN等常见目标检测网络的特点和应用领域,并且分析了目标检测网络应用在下咽癌病灶定位上所面临的挑战,介绍了行之有效的解决方法:可变形卷积和应用定制的锚框.然后,介绍了常见的语义分割网络,并分析了把这些语义分割网络应用在下咽癌病灶分割上所面临的挑战.最后,对上述提到的目标检测网络和语义分割网络进行了总结,并对未来下咽癌医学影像的目标检测和语义分割工作进行了展望.
Abstract_FL Compared with lung cancer,liver cancer and other common cancers,hypopharyngeal cancer is a rare disease.Because the magnetic resonance imaging(MRI)of hypopharyngeal cancer is often uneven,fuzzy and noisy,how to obtain useful information from these MRI images is a difficult problem.It is a major challenge to use deep learning to detect the lesions of hypopharyngeal cancer through MRI images.First,the characteristics and causes of MRI images of hypopharyngeal cancer were summarized,the characteristics and application fields of common target detection networks such as Faster-RCNN,RetinaNet,FCOS,and Cascade-RCNN were then summarized,and the challenges faced by the application of target detection networks in the localization of hypopharyngeal cancer lesions were analyzed.The effective solutions:deformable convolution and application of customized anchors were introduced.Then,the common semantic segmentation networks were introduced,and the challenges of applying these semantic segmentation networks to the segmentation of hypopharyngeal cancer lesions were analyzed.Finally,the target detection network and semantic segmentation network mentioned above were summarized,and the future work of target detection and semantic segmentation of hypopharyngeal cancer medical images was prospected.
Author 陈俊
黄泽浩
韩磊
苗扬
张溪微
刘海滨
安常明
张硕
冉东升
AuthorAffiliation 北京工业大学材料与制造学部,北京 100124;先进制造技术北京市重点实验室,北京 100124%北京工业大学材料与制造学部,北京 100124%首都医科大学附属北京儿童医院,北京儿童外科工程技术研究中心工程与转化中心,国家儿童健康中心,北京 100045%中国医学科学院北京协和医学院国家肿瘤中心,国家肿瘤临床研究中心,肿瘤医院头颈外科,北京 100021%北京邮电大学自动化学院,北京 100191
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Author_FL HUANG Zehao
RAN Dongsheng
HAN Lei
ZHANG Shuo
CHEN Jun
MIAO Yang
AN Changming
LIU Haibin
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ISSN 0254-0037
IngestDate Thu May 29 03:59:35 EDT 2025
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Issue 7
Keywords deep learning
detect focus
语义分割
下咽癌
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磁共振成像(MRI)
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Publisher 北京工业大学材料与制造学部,北京 100124
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Title 基于卷积神经网络的下咽癌医学影像分析综述
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