基于深度学习的MRI脑卒中病灶分割方法综述

Abstract

脑卒中病灶自动分割方法成为近几年的研究热点。为了全面研究用于MRI脑卒中病灶分割的深度学习方法的现状，针对脑卒中治疗的临床问题，进一步阐述了基于深度学习的病灶分割的研究背景及其挑战性，并介绍脑卒中病灶分割的常用公共数据集（ISLES和ATLAS）。然后，重点阐述了基于深度学习的脑卒中病灶分割方法的创新与进展，从网络结构、训练策略、损失函数这3个角度对研究进展进行了归纳，并且对比了各种方法的优缺点。最后，讨论了该研究存在的困难和挑战以及未来的发展趋势。

Keywords

• 脑卒中
• 医学图像分割
• 计算机视觉
• 深度学习
• 神经网络