深度学习驱动的医学与自然图像语义分割进展综述

本文探讨了医学和自然图像的深层语义分割的最新研究进展。深度学习在医学图像分析中的应用日益广泛，特别是在图像分割任务中，它对于疾病诊断、图像引导的介入和放射治疗等方面具有重要意义。本文将现有的深度学习医学图像分割方法分为六个主要类别：深度架构、基于数据合成、基于损失函数、序列模型、弱监督学习和多任务方法。 深度架构部分着重于改进深度模型的设计，如解决梯度消失和爆炸问题，以及模型压缩，以实现更小、更高效的模型。研究人员不断尝试优化网络结构，以提升性能。 基于数据合成的方法利用生成模型扩展训练集，通过合成医学图像以增强模型的泛化能力，这对于标注数据稀缺的领域尤为关键。 损失函数的研究关注如何设计更有效的衡量标准，以更好地指导模型学习和分割结果的精确度。这包括开发新型的损失函数，如注意力机制，以增强对图像关键区域的关注。 序列模型关注时间序列数据的处理，对于动态医学图像，如超声心动图，这些模型能捕捉到随时间演变的信息。 弱监督学习则利用少量或者无标签的数据进行训练，通过半监督、自监督或迁移学习策略，减少标注成本，提高分割的准确性。 最后，多任务学习利用共享的特征表示同时处理多个相关任务，这有助于提高模型的鲁棒性和效率。 相比于已有的综述，本文的独特之处在于其全面覆盖了自然和医学图像语义分割的各个方面，包括不同类型的医学成像技术（如X射线、MRI、PET、CT和超声）以及2D和体积图像的处理。每个类别下都有深入的分析和对现有方法的局限性以及未来研究趋势的讨论，为该领域的进一步发展提供了有价值的参考。