亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Guest Editorial Deep Learning in Medical Imaging: Overview and Future Promise of an Exciting New Technique

卷积神经网络 医学影像学 抽象 机器学习 计算机科学 领域(数学) 深层神经网络 深度学习 原始数据 光学(聚焦) 人工神经网络 人工智能 模式识别(心理学) 哲学 物理 数学 认识论 纯数学 光学 程序设计语言
作者
Hayit Greenspan,Bram van Ginneken,Ronald M. Summers
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:35 (5): 1153-1159 被引量:1586
标识
DOI:10.1109/tmi.2016.2553401
摘要

The papers in this special section focus on the technology and applications supported by deep learning. Deep learning is a growing trend in general data analysis and has been termed one of the 10 breakthrough technologies of 2013. Deep learning is an improvement of artificial neural networks, consisting of more layers that permit higher levels of abstraction and improved predictions from data. To date, it is emerging as the leading machine-learning tool in the general imaging and computer vision domains. In particular, convolutional neural networks (CNNs) have proven to be powerful tools for a broad range of computer vision tasks. Deep CNNs automatically learn mid-level and high-level abstractions obtained from raw data (e.g., images). Recent results indicate that the generic descriptors extracted from CNNs are extremely effective in object recognition and localization in natural images. Medical image analysis groups across the world are quickly entering the field and applying CNNs and other deep learning methodologies to a wide variety of applications.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
24秒前
LY发布了新的文献求助10
27秒前
35秒前
LY完成签到,获得积分10
36秒前
h0jian09完成签到,获得积分10
44秒前
赵欣媛完成签到 ,获得积分10
48秒前
1分钟前
一如果一发布了新的文献求助10
1分钟前
跳跃雨寒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
嘻嘻哈哈发布了新的文献求助10
1分钟前
Moto_Fang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
2分钟前
科研通AI2S应助彩色的洪纲采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
一如果一发布了新的文献求助10
3分钟前
心无杂念完成签到 ,获得积分10
3分钟前
9527应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
hahasun完成签到,获得积分10
4分钟前
lizishu应助hahasun采纳,获得10
4分钟前
英俊的铭应助煤灰采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
煤灰发布了新的文献求助10
5分钟前
共享精神应助煤灰采纳,获得10
6分钟前
6分钟前
煤灰发布了新的文献求助10
6分钟前
雨竹完成签到,获得积分10
6分钟前
JL发布了新的文献求助10
6分钟前
7分钟前
sidashu发布了新的文献求助10
7分钟前
7分钟前
Tashanzhishi发布了新的文献求助10
7分钟前
FMHChan完成签到,获得积分10
7分钟前
英姑应助煤灰采纳,获得10
7分钟前
7分钟前
7分钟前
煤灰发布了新的文献求助10
8分钟前
8分钟前
Zhou发布了新的文献求助10
8分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6436594
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8250996
关于积分的说明 17551264
捐赠科研通 5494921
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2898175
邀请新用户注册赠送积分活动 1874845
关于科研通互助平台的介绍 1716135