2006年医学超声图像分割深度综述：原创方法与临床应用

本文是一篇由高级会员J.Alison Noble和Djamal Boukerroui撰写的专业综述，发表在《IEEE Transactions on Medical Imaging》第25卷第8期，2006年8月。该论文主要针对医学模式超声图像分割方法进行了全面的概述，重点关注那些在临床应用中被开发和验证的技术。作者首先通过按照临床应用领域对相关文章进行分类，展示了研究者们所探索的不同策略及其在不同临床环境下的验证程度，这对于理解超声图像分割技术的实际应用背景和效果至关重要。 接着，论文将超声图像分割的方法论按照是否利用先验信息进行了分类，这有助于区分那些依赖于数据内在特性（如图像纹理、形状等）的方法与那些依赖外部或内部模型（如统计模型、机器学习算法）的方法。这样的分类有助于研究人员根据具体问题选择合适的技术。 论文最后挑选了十篇具有创新性和临床实用价值的论文，这些工作在解决超声图像分割问题上展现出独特的见解和潜在优势。它们可能包括改进的图像预处理技术、深度学习驱动的自动分割方法、或者针对特定器官或疾病特征的定制化分割算法。 索引词包括"超声扫描"、"综述"、"分割"，以及"超声"，表明了论文的核心关注点。这篇综述为医学超声图像分割领域的研究者、工程师和临床医生提供了宝贵的参考资源，帮助他们了解当前的研究动态和技术趋势，以便在实践中做出更准确、有效的图像分割决策。