深度学习在遥感影像分类中的研究进展

随着遥感技术和计算机技术的不断发展,传统的遥感影像分类方法已不能满足如今遥感影像分类的需求。近年来,随着深度学习方面研究成果的不断涌现,它给遥感影像的分类提供了一种新的思路和方法。首先概述了遥感影像分类的发展和深度学习的基本概念,然后重点介绍了基于深度置信网、卷积神经网络和栈式自动编码器等深度学习模型在遥感影像分类中的研究进展,最后提出了目前研究中存在的问题及遥感影像分类的发展趋势。     

基于深度学习与结构磁共振成像的抑郁症辅助诊断

抑郁症是致残率和发病率最高的疾病之一,全球约有3亿人正遭受着抑郁症的困扰.然而,目前并没有有效的生物特征和临床方法能够帮助医生对抑郁症进行准确的诊断.针对此任务,本文将计算机视觉领域的前沿深度学习模型进行优化与适配,应用于抑郁症的辅助诊断,并在此基础上引入迁移学习,取得了很好的效果.实验结果表明,同前沿算法模型相比,本...     

深度学习U-Net方法及其在高分辨卫星影像分类中的应用

高分辨率遥感影像有精确的几何结构和空间布局,但是光谱信息有限,增大了对光谱特征相似地物的分类难度。针对高分辨率遥感影像分类的问题,采用深度学习U-Net模型分类方法。基于黑河下游额济纳绿洲高分二号遥感影像,通过U-Net模型提取胡杨、柽柳、耕地、草地和裸地五种地物覆被类型,分类总体精度和Kappa系数分别为85.024%和0.795 6,并与传统的支持向量机（SVM, Support Vector Machine）和面向对象的分类方法比较,结果表明：相对于SVM和面向对象,基于U-Net模型的高分辨率卫星影像地物覆被分类,能够更好地对地物本质特征进行提取,分类效果较好,满足精度要求。     

深度学习在口腔医学影像中的应用与挑战

口腔医学影像是进行临床口腔疾病检测、筛查、诊断和治疗评估的重要工具,对口腔影像进行准确分析对于后续治疗计划的制定至关重要。常规的口腔医学影像分析依赖于医师的水平和经验,存在阅片效率低、可重复性低以及定量分析欠缺的问题。深度学习可以从大样本数据中自动学习并获取优良的特征表达,提升各类机器学习任务的效率和性能,目前已广泛应用于医学影像分析处理的各类任务之中。基于深度学习的口腔医学影像处理是目前的研究热点,但由于口腔医学领域内在的特殊性和复杂性,以及口腔医学影像数据样本量通常较小的问题,给深度学习方法在相关学习任务和场景的应用带来了新的挑战。本文从口腔医学影像领域常用的二维X射线影像、三维点云/网格影像和锥形束计算机断层扫描影像3种影像出发,介绍深度学习技术在口腔医学影像处理及分析领域应用的思路和现状,分析了各算法的优缺点及该领域所面临的问题和挑战,并对未来的研究方向和可能开展的临床应用进行展望,以助力智慧口腔建设。     

基于深度学习的心脏磁共振影像超分辨率前沿进展

心脏为人体血液流动提供动力,是人体血液循环系统的重要组成部分。受人口老龄化影响,心脏病诊疗已成为重大公共健康话题。非侵入式活体心脏成像对心脏疾病的检测、诊断与治疗意义重大。然而,受活体心跳影响,成像扫描时间与心脏影像分辨率成为难以调和的矛盾。为缓和这一矛盾,基于快速扫描获得的低分辨率影像重建出心脏高分辨率影像的超分辨率(super-resolution, SR)重建技术成为研究热点。深度学习技术在医学影像处理领域中展现出强大生命力,基于深度学习的SR技术因其强大的学习能力与数据驱动性,在心脏影像SR重建领域中表现出明显优于传统方法的性能。目前领域内前沿成果较多,但缺少对领域现状进行总结、对未来发展进行展望的综述性文献。因此,本文对领域内现状进行梳理总结,挑选出代表性方法,分析方法特性,总结文献中心脏影像数据来源与规模,给出常用的评价指标,以及模型得出的性能评价结论。分析发现,基于深度学习的心脏SR重建技术取得了较大进展,但在运动伪影抑制、模型简化程度与时间性能方面仍有进步空间。此外,现有模型基本完全依靠网络强大的表达能力,鲜有临床先验知识的引入。最后,模型间性能对比相对较少,且领域内缺...     

深度学习在肺结节辅助诊断中的应用

肺癌位居癌症死亡率首位,对其进行早期诊断和治疗可降低肺癌患者的死亡率。深度学习能够自动提取结节特征,并完成肺结节的良恶性及恶性等级分类,因此深度学习方法成为肺癌早期诊断的重要手段。对常用数据集进行介绍,系统阐述了栈式去噪自编码器（SDAE）、深度置信网络（DBN）、生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和迁移学习技术在肺结节良恶性分类中的应用,阐述了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、多尺度卷积神经网络（MCNN）、U型网络（U-Net）和集成学习技术在肺结节恶性等级分类中的应用,针对肺结节分类的深度学习方法进行了综合分析,并对未来研究方向进行展望。     

结合深度学习和半监督学习的遥感影像分类进展

本文以结合深度学习的遥感影像特征提取和不充足样本下地物识别与分类作为出发点,对2017—2019年用于遥感图像处理中小样本训练的深度学习方法进行归类总结,介绍如何结合深度学习技术解决遥感影像在样本不充分情况下的有效训练问题,从深度生成模型、迁移学习以及一些高效特征提取网络3个方面进行全面剖析。首先,探讨了以GAN（generative adversarial network）和VAE（variational autoencoder）及其衍生结构在遥感技术中分类、变化检测上的应用;然后,在基于知识复用的辅助训练策略——迁移学习中主要从基于网络的迁移和基于数据结构的迁移两大类应用展开讨论;最后探讨了结合半监督学习和主动学习等思想的深度学习算法以及一些新颖的网络结构的应用。虽然深度学习在遥感技术领域发挥了极大的优势,性能也普遍超过了浅层的学习器,但结合物理模型的分析和高性能的实用性遥感应用仍需进一步发展与研究。     

国产遥感影像分类技术应用研究进展综述

遥感影像分类技术为我国遥感影像应用于生态建设、绿色发展、乡村振兴、脱贫攻坚和"一带一路"构建等提供了重要的技术支撑,在服务经济社会发展、建设美丽中国、保障民生安全等方面具有重要意义.近年来,大数据、人工智能技术的飞速发展,使得国产遥感影像在分类应用的研究取得重大发展.简要分析了遥感影像分类技术及每阶段存在的问题;对国内...     

基于深度学习的fMRI数据分析在偏头痛研究中的应用

偏头痛作为一种常见的疾病,发病概率高,致病机理尚不明确,并且临床缺乏有效的诊断手段.运用功能核磁共振成像技术获取被试脑功能数据,然后通过深度学习中自动编码器,自动提取数据特征,并结合各种机器学习算法,预测偏头痛,为临床诊断提供参考依据.用深度学习提取数据特征,训练分类器,能达到更好的分类效果.深度学习算法可以在传统模板获取初步特征之后,进一步提取更加精细有效的特征,在预测偏头痛上获得更好的分类性能.     

基于深度学习的精神分裂症脑电分析

精神分裂症是最常见的精神疾病之一,目前具体病因尚未明确,准确诊断患病与否是治疗该疾病的前提。深度学习是一种构造多层神经网络的机器学习方法,具有发现数据中隐藏的分布式特征表示的能力。针对精神分裂症患者的脑电信号,提出了一种栈式自编码网络深度模型,以达到根据脑电信号自动识别受试者是否患病的效果。     

定量磁共振图像的深度学习重建方法进展

磁共振成像是一种应用广泛的无创医学成像方法,因其丰富的软组织对比度可以成像人体几乎所有内部结构,包括器官、骨骼、肌肉和血管,已成为临床医学影像诊断的利器。然而磁共振成像存在两大公认的瓶颈：成像速度慢、扫描操作烦琐。深度学习给磁共振成像带来莫大的契机,给传统磁共振加速成像带来新的可能。鉴于该领域的快速发展性质,本文旨在总结文献中报道的大量深度学习和磁共振图像重建相结合的方法,以更好地了解该领域。本文简单介绍磁共振成像在多通道线圈接收的并行加速和压缩感知加速下的深度学习重建方法,其中单对比度图像可通过多通道接收线圈提供的冗余度用于加速,多对比度图像可额外使用不同对比度图像这一维度用于加速,动态图像与多对比度图像类似可额外使用时间维度用于加速,本文也将介绍深度学习在这些方面的发展。随着磁共振成像近年来由定性多对比度成像向定量多参数成像的发展,其中定量成像的图像中可内含多对比度图像,如何借用深度学习提供的能力将定性多对比度图像映射到参数图也是一个难点,近年来这一方向也获得了较快的发展,文中也将针对这方面内容进行调研并介绍。针对上述内容,分别介绍国际研究现状和国内研究现状,拟更好地总结国内外研究的发展的异同和趋势。最后对深度学习助力定量磁共振成像方面进行了展望。     

MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法综述

磁共振成像（MRI）作为一种典型的非侵入式成像技术，可产生高质量的无损伤和无颅骨伪影的脑影像，为脑肿瘤的诊断和治疗提供更为全面的信息，是脑肿瘤诊疗的主要技术手段。MRI脑肿瘤自动分割利用计算机技术从多模态脑影像中自动将肿瘤区（坏死区、水肿区、非增强肿瘤区和增强肿瘤区）和正常组织区进行分割和标注，对于辅助脑肿瘤的诊疗具有重要作用。本文对MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法进行了总结与分析，给出了各类方法的基本思想、网络架构形式、代表性改进方案以及优缺点总结等，并给出了部分典型方法在BraTS（multimodal brain tumor segmentation）数据集上的性能表现与分析结果。通过对该领域研究方法进行综述，对现有基于深度学习的MRI脑肿瘤分割研究方法进行了梳理，作为新的发展方向，MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法较传统方法已取得明显的性能提升，已成为领域主流方法并持续展现出良好的发展前景，有助于进一步推动MRI脑肿瘤分割在临床诊疗上的应用。     

深度学习与生物医学图像分析2020年综述

医学大数据主要包括电子健康档案数据（electronic health record,EHR）、医学影像数据和基因信息数据等,其中医学影像数据占现阶段医学数据的绝大部分。如何将医学大数据应用于临床实践?这是计算机科学研究人员非常关注的问题,医学人工智能提供了一个很好的答案。通过结合医学图像大数据分析方向截至2020年的最新研究进展,以及医学图像大数据分析领域最近的工作,梳理了当前在医学图像领域以核磁共振影像、超声影像、病理和电信号为代表的4个子领域以及部分其他方向使用深度学习进行图像分析的方法理论和主要流程,对不同算法进行结果评价。本文分析了现有算法的优缺点以及医学影像领域的重难点,介绍了智能成像和深度学习在大数据分析以及疾病早期诊断领域的应用,同时展望了本领域未来的发展热点。深度学习在医学影像领域发展迅速,发展前景广阔,对疾病的早期诊断有重要作用,能有效提高医生工作效率并减轻负担,具有重要的理论研究和实际应用价值。     

面向乳腺超声计算机辅助诊断的两阶段深度迁移学习

目的 为了提升基于单模态B型超声（B超）的乳腺癌计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis,CAD）模型性能,提出一种基于两阶段深度迁移学习（two-stage deep transfer learning,TSDTL）的乳腺超声CAD算法,将超声弹性图像中的有效信息迁移至基于B超的乳腺癌CAD模型之中,进一步提升该CAD模型的性能。方法 在第1阶段的深度迁移学习中,提出将双模态超声图像重建任务作为一种自监督学习任务,训练一个关联多模态深度卷积神经网络模型,实现B超图像和超声弹性图像之间的信息交互迁移;在第2阶段的深度迁移学习中,基于隐式的特权信息学习（learning using privilaged information,LUPI）范式,进行基于双模态超声图像的乳腺肿瘤分类任务,通过标签信息引导下的分类进一步加强两个模态之间的特征融合与信息交互;采用单模态B超数据对所对应通道的分类网络进行微调,实现最终的乳腺癌B超图像分类模型。结果 实验在一个乳腺肿瘤双模超声数据集上进行算法性能验证。实验结果表明,通过迁移超声弹性图像的信息,TSDTL在基于B超的乳腺癌诊断任务中取得的平均分类准确率为87.84±2.08%、平均敏感度为88.89±3.70%、平均特异度为86.71±2.21%、平均约登指数为75.60±4.07%,优于直接基于单模态B超训练的分类模型以及多种典型迁移学习算法。结论 提出的TSDTL算法通过两阶段的深度迁移学习,将超声弹性图像的信息有效迁移至基于B超的乳腺癌CAD模型,提升了模型的诊断性能,具备潜在的应用可行性。     

基于深度学习的行人再识别技术研究综述

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一,其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人,因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题,大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出,极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术,整理和分析了大量相关文献,首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍,将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括;然后列举了部分相关数据集,并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析;最后总结了行人Re-id技术的发展难点,并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。     

基于深度学习的行人再识别技术研究综述

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一，其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人，因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题，大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出，极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术，整理和分析了大量相关文献，首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍，将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括；然后列举了部分相关数据集，并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析；最后总结了行人Re-id技术的发展难点，并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。     

A novel Bayesian deep learning methodology for enhanced foetal cardiac signal mining

Cardiac defects are amongst the most common birth defects. Cardiac diagnosis is indispensably imperative in the foetal stage as it might help provide an opportunity to plan and manage the baby during Antepartum and Intrapartum stages, when the baby is born. It is from the Antepartum stage where the foetal electrocardiogram (fECG) signal can actually be detected. At present, monitoring the foetus is completely focused on the heart rate. Currently fECG analysis is used in the clinical domain to analyse heart rate and the allied variations. Analysis using the morphology of the fECG is generally not undertaken for cardiac-anomaly populations. The ultimate reason for this scenario is due to unavailability in technology to yield trustworthy fECG measurements with desired quality required by Physicians. A novel hybrid methodology called BDL (Bayesian Deep Learning) methodology is proposed. The BDL includes a Bayesian filter and a deep learning (DL) Artificial Intelligent neural network for maternal electrocardiogram (mECG) elimination and non-linear artefacts removal to yield high quality non-invasive fECG signal. The outcomes of the research by the proposed BDL system proved valuable and provided high quality fECG signal for efficient foetal diagnosis.     

基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建（SISR）的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。     

人脸年龄估计的深度学习方法综述

目的 人脸年龄估计技术作为一种新兴的生物特征识别技术,已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。随着深度学习的飞速发展,基于深度卷积神经网络的人脸年龄估计技术已成为研究热点。方法 本文以基于深度学习的真实年龄和表象年龄估计方法为研究对象,通过调研文献,分析了基于深度学习的人脸年龄估计方法的基本思想和特点,阐述其研究现状,总结关键技术及其局限性,对比了常见人脸年龄估计方法的性能,展望了未来的发展方向。结果 尽管基于深度学习的人脸年龄估计研究取得了巨大的进展,但非受限条件下年龄估计的效果仍不能满足实际需求,主要因为当前人脸年龄估计研究仍存在以下困难：1）引入人脸年龄估计的先验知识不足;2）缺少兼顾全局和局部细节的人脸年龄估计特征表达方法;3）现有人脸年龄估计数据集的限制;4）实际应用环境下的多尺度人脸年龄估计问题。结论 基于深度学习的人脸年龄估计技术已取得显著进展,但是由于实际应用场景复杂,容易导致人脸年龄估计效果不佳。对目前基于深度学习的人脸年龄估计技术进行全面综述,从而为研究者解决存在的问题提供便利。