深度学习在全切片图像分析中的应用进展

资源摘要信息:"本资源是一篇关于人工智能神经网络在全幻灯片图像分析领域应用的最新综述。该综述详尽地探讨了从流行的卷积神经网络（CNN）到具有潜在能力的视觉变换器（Visual Transformers）的各种人工神经网络在全幻灯片图像分析中的应用和进展。" 知识点说明： 1. 人工智能神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）：是模拟人脑神经元功能的计算系统，通过大量的简单计算单元（神经元）的相互连接来实现复杂的非线性处理。它们是深度学习和机器学习的核心组成部分，能够从数据中学习和做出决策。 2. 全幻灯片图像分析（Whole-slide Image Analysis, WSI）：这是一种数字化的病理学图像分析方法，通常用于高分辨率扫描器扫描的整个病理切片。WSI技术能够处理整个显微镜幻灯片的图像，广泛应用于医学病理诊断和生物医学研究中。 3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：一种专门用于处理具有网格状拓扑结构数据（例如图像）的深度学习模型。CNN通过卷积层来提取图像的特征，已经在图像分类、目标检测等任务上取得了突破性成果。 4. 视觉变换器（Visual Transformers）：这是一种新兴的深度学习架构，受到了自然语言处理领域中变换器模型（Transformers）的启发。视觉变换器通过自注意力机制来处理图像数据，能够捕捉图像中不同区域间的依赖关系，展现了在图像识别和分类任务上的巨大潜力。 5. 机器视觉（Machine Vision）：是人工智能领域的一个子集，涉及到使用计算机视觉技术来模拟人的视觉感知能力。机器视觉系统通常包括图像采集、处理和分析等功能，广泛应用于工业自动化、质量检测、医疗成像等领域。 6. 机器学习（Machine Learning）：是一种通过经验自动改善算法性能的方法，主要依赖于数据挖掘和统计建模技术。机器学习算法能够从数据中学习规律，并对未来数据或未见情况做出预测和决策。 7. 深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一个子集，利用多层神经网络来实现特征提取和数据表示。深度学习模型可以自动从大量数据中学习复杂的特征，无需人工设计特征提取器，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。 综上所述，本资源为我们提供了深度学习领域内，特别是神经网络在处理全幻灯片图像分析问题方面的最新发展动态。资源涵盖了从经典到前沿的研究，强调了不同神经网络架构在图像识别和分析中的应用，以及未来可能的发展方向。这对于从事机器视觉、机器学习和深度学习研究的专业人士和学生来说，是一份宝贵的资料，能够帮助他们了解当前的研究趋势和技术挑战。