深度学习驱动的心脏图像分割：进展与挑战

"这篇综述文章探讨了深度学习在心脏图像分割中的应用，总结了超过100篇相关论文，涵盖了MRI、CT和US等多种成像技术，以及心室、心房和血管等主要解剖结构的分割。文章还提到了公开数据集和代码库，以促进可重复研究，并讨论了深度学习方法面临的挑战，如标注数据的稀缺性、跨领域模型的泛化性和可解释性问题。" 深度学习在心脏图像分割中的应用已经成为一个关键的研究领域，这是因为心血管疾病（CVD）是全球主要的死亡原因之一。通过使用MRI、CT和US等非侵入性成像技术，可以对心脏的形态和功能进行精确评估，进而支持诊断和治疗决策。心脏图像分割是这个过程中的关键步骤，它能将图像分割成不同的解剖区域，如心肌、心室、心房和血管，以便进行量化分析，如心肌质量、壁厚度和左心室收缩率等指标的计算。 在深度学习方法中，神经网络，尤其是卷积神经网络（CNNs），已经表现出在图像分割任务上的强大能力。这些模型可以从大量标注图像中学习特征，并自动地进行复杂的图像解析。然而，这种方法也面临一些挑战。首先，高质量的标注数据是有限的，这限制了模型的训练和性能优化。其次，模型的泛化性是一个问题，因为不同成像技术或不同医院的数据可能具有显著的差异，使得模型在新环境中的表现可能会下降。最后，深度学习模型的可解释性较差，这在医疗应用中尤为重要，因为医生和患者需要理解模型的决策依据。 为了克服这些挑战，研究人员正在探索各种策略，如迁移学习、半监督学习和弱监督学习，以减少对大量标注数据的依赖。同时，多模态融合和模型集成也被用来提高泛化性能。此外，可视化技术的开发有助于提高模型的可解释性，例如通过特征映射和注意力机制来揭示模型决策的关键因素。 此外，公开的数据集和代码库，如ACDC、LVSC、MIDAS和LV-100等，为研究者提供了基准测试和比较不同方法的平台，促进了深度学习在心脏图像分割领域的进步。未来的研究趋势可能包括开发更高效、更准确的模型，以及探索新的学习策略和损失函数以适应心脏图像的复杂性。 深度学习在心脏图像分割中的应用展示了巨大的潜力，但同时也面临着现实的挑战。随着技术的不断发展，期望这些问题能得到解决，从而进一步提升心血管疾病的早期诊断和治疗效果。