文章目录

1 卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)

1.1 单个卷积神经网络

1.2 多个卷积神经网络

2 胶囊网络(CapsNets)

3 深度信念网络(deep belief networks, DBNs)

4 自编码器(auto-encoder, AE)

4.1 降噪自编码器(denoising auto-encoders, DAEs)

4.2 卷积自编码器(convolutional auto-encoders, CAEs)

5 生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs)

6 总结与展望

文章摘要:<正>深度学习(deep learning)是由复杂结构或非线性转换组成的多层神经元对数据高级抽象后进行建模分析的一种方法。深度学习作为机器学习的一个分支,更善于发掘出高维数据的潜在特征,在训练过程中可以自动学习数据的高级特征。目前,深度学习可以有效地从医学影像中提取相关特征信息,从而进行鉴别诊断和病变评估。深度学习有多种重要的网络模型,有着不同优势和适用范围。

文章关键词:

论文作者:张娴 刘玉林 高智勇 

作者单位:中南民族大学生物医学工程学院 医学信息分析及肿瘤诊疗湖北省重点实验室 湖北肿瘤医院影像科 

论文DOI: 10.13437/j.cnki.jcr.2021.10.042

论文分类号: R445;TP18;TP391.41

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