【摘 要】
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随着医学影像数据的迅速增长,传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断,可大大缓解人工阅片压力,提高诊断的准确性,促进医疗流程
【机 构】
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中南大学计算机学院,吉首大学软件学院,“移动医疗”教育部-中国移动联合实验室,机器视觉与智慧医疗工程技术中心,中南大学文学与新闻传播学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61702559）;国家重大科技专项（2018AAA0102102）;国家重点研发计划项目（2017YFC0909901）;湖南省科技计划项目（2017WK2074）;湖南省自然科学基金资助项目（2018JJ3686）;高等学校学科创新引智计划项目（B18059）;湖南省教育厅科学研究项目（19C1535）
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随着医学影像数据的迅速增长,传统的影像分析方法给医生带来巨大挑战。利用计算机视觉技术提供自动或半自动辅助诊断,可大大缓解人工阅片压力,提高诊断的准确性,促进医疗流程的标准化建设等。目前,深度学习卷积神经网络在医学影像处理中已取得不俗表现,但深度学习“黑匣子”的不可解释性阻碍了智能医疗诊断的发展。为增强对医学影像数据处理的深度学习可解释性的了解,对近几年相关研究进展进行了综述。首先,综述了深度学习在医学领域的应用现状及面临的问题,对神经网络的可解释性内涵进行了讨论;然后,从现有深度学习可解释性的常见方法出发
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