資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：醫學圖像分析主要包含的模式識別任務是檢測定位分割配準分類。面臨挑戰作者簡述了深度學習用于醫學圖像分析面臨的挑戰，主要有缺少較精確的標注數據。關注能對醫學圖像分析帶來啟發的其他計算機視覺機器學習領域的新工作。
今天arXiv新上一篇論文《Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future Directions》，來自澳大利亞埃迪斯科文大學的研究人員綜述了深度學習在醫學圖像分析領域應用的概念、最近出現的常用方法、數據集、面臨挑戰和可能的未來方向
其參考了近幾年三百多篇文獻，值得醫學影像處理領域的學者與工程技術人員參考。
深度學習基礎
該論文首先從深度學習的基礎概念介紹，介紹了該領域的常用方法，包括深度學習網絡架構、神經元概念、卷積神經網絡、循環神經網絡等。
深度神經網絡架構，包含輸入層、輸出層，與多個隱含層。
單個神經元數學計算模型示例：
卷積操作示例：
網絡中卷積層計算圖示：
RNN模型圖示：
技術分類與文獻索引
作者按照醫學圖像分析的技術方向和應用場景（使用的數據集）歸納成下圖。
醫學圖像分析主要包含的模式識別任務是檢測/定位、分割、配準、分類。常見的醫學影像包括Brain、Breast、Eye、Chest、Abdomen等。
作者將2016、2017年新出的文獻按照谷歌學術的索引排序，列出了每個技術領域具有影響力的文章。（因2018年剛過，數據還不完整，所以不包含2018年的論文）
這些文獻在本文以索引出現，想要進一步了解的同學可以文末下載原論文參考。
檢測/定位方向的高引文獻：
分割方向的高引文獻：
配準方向的高引文獻：
分類方向的高引文獻：
數據集
醫學影像的數據往往比較難以獲取，數據規模也比較小。
作者將該領域常用數據集總結列表如下：
下載網址及方法請參考原論文。
面臨挑戰
作者簡述了深度學習用于醫學圖像分析面臨的挑戰，主要有：
1.缺少較精確的標注數據。醫學領域對標注的要求更高。
2.樣本不平衡。正負樣本往往數量差異較大。
3.預測結果置信度信息缺失。醫學領域對模型可解釋性的要求更高。
未來方向
1.處理小數據問題。一些有用的技術包括使用遷移學習、數據增廣、GAN樣本生成。
2.結合更多數據來源。醫學領域往往不僅僅依靠圖像來診斷，結合病歷資料的多模態學習也值得關注。
3.關注其他領域的工作。關注能對醫學圖像分析帶來啟發的其他計算機視覺、機器學習領域的新工作。
論文地址：
https://arxiv.org/abs/1902.05655v1
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