深度学习驱动的舌体分割进展：方法综述与挑战

深度学习的舌体分割研究综述是一篇聚焦于智能医学领域的重要论文，主要探讨了近年来深度学习在舌体分割领域的应用和进展。舌体分割是医学图像分析中的关键任务，它通过对舌诊图像进行精确分割，有助于实现舌象特征的自动化提取，从而支持疾病的早期诊断和个性化治疗。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、全卷积网络（FCN）、卷积模型与图形模型、编解码器模型、区域卷积网络模型、扩张卷积模型等，都在舌体分割中展现了强大的潜力。 文章详细梳理了这些深度学习方法在舌体分割中的应用。CNN以其强大的特征提取能力，为分割提供了基础；FCN则通过全卷积结构，保留了位置信息，避免了传统滑动窗口方法的计算量大问题；卷积模型与图形模型结合了几何结构信息，提高了分割的准确性；编解码器模型通过编码和解码的过程，优化了特征表示和细节恢复；区域卷积网络模型针对特定区域进行优化，提升了局部特征的处理；而扩张卷积则通过增加感受野，增强了对图像上下文的理解。 在方法改进和扩展方面，作者深入剖析了各类模型的优点和局限性，如模型的泛化能力、对噪声和复杂背景的鲁棒性等，并对比了不同模型在数据集上的表现，如可能使用的公开数据集如STT dataset或TongueDB等。同时，文章还评估了常用的评价指标，如Dice系数、Jaccard指数和F1分数，以衡量分割结果的准确性和完整性。 然而，尽管深度学习在舌体分割上取得了显著进步，文中也指出了当前研究的一些挑战，如数据标注的复杂性、模型解释性、以及跨模态融合的需求。未来的研究将有望通过迁移学习等技术解决这些问题，提升舌体分割的精度和实用性，推动智能医疗的发展。 总结来说，这篇综述为深度学习在舌体分割领域的研究者提供了一个全面的视角，包括技术原理、方法比较、数据集分析和未来发展方向，对于推进该领域科研工作具有重要的参考价值。