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近年来,深度学习已逐渐应用于放射治疗的器官自动分割和勾画。但是基于CT图像的盆腔器官自动分割仍具有较大挑战性。本文介绍了图像分割常用的基础网络模型和框架,以及适用于医学图像分割的网络、损失函数、常用数据集改进,重点概述了近五年基于CT图像使用深度学习自动分割男性盆腔器官的主要网络和结果,探讨了深度学习自动分割所面临的挑战和局限性,以及未来潜在的研究方向。