规则与深度学习驱动的血管分割技术综述

本文是一篇研究论文，标题为《基于规则和机器学习的方法在血管分割中的应用：综述》（Segmentation of blood vessels using rule-based and machine-learning-based methods: a review），发表于《多媒体系统》(MultimediaSystems)期刊，卷号0123456789的特辑。作者 Fengjun Zhao、Yanrong Chen、Yuqing Hou 和 Xiaowei He 分析了血管分割作为医学图像处理的重要组成部分，对于准确诊断血管相关疾病至关重要。然而，手动血管标注耗时且易受操作者主观性影响，因此自动或半自动的血管分割方法得到了广泛关注。 传统的血管分割方法研究已经从多个角度进行了回顾，但这些文献尚未充分探讨现代机器学习技术，尤其是深度神经网络的发展。该论文特别关注这一空白，将当前最先进的血管分割方法划分为两大类：规则基础方法和机器学习基础方法。规则基础方法依赖于预定义的规则和特征来区分血管结构与背景，通常涉及阈值、边缘检测等策略，其优点在于可解释性强，但可能受限于特定场景的复杂性。 另一方面，机器学习基础方法，特别是深度学习，利用大量的训练数据和深层网络架构，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）或循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs），通过自动学习和特征提取来识别血管。这种方法在处理复杂背景和血管形态变化方面具有显著优势，但可能需要大量标注数据和计算资源。 作者全面审视了这两种方法各自的优缺点、适用场景和挑战，以及它们之间的相互补充。同时，文章还探讨了如何结合规则和机器学习的优势，以提高血管分割的精度和鲁棒性。此外，未来的研究方向可能包括改进的模型设计、集成多模态数据以增强性能、以及开发更有效的迁移学习和半监督学习策略，以降低对大量标注数据的依赖。 这篇综述为血管分割领域的研究人员和实践者提供了关于规则和机器学习方法最新进展的全面理解，有助于推动该领域技术的进一步发展。