深度学习在肾脏免疫荧光图像中的应用进展OACSTPCD
慢性肾脏病等肾脏疾病不同程度地危害着全球人类的健康,加重社会的经济负担。因此,许多针对肾脏疾病的诊断技术应运而生,包括肾脏免疫荧光图像诊断。目前,深度学习被广泛应用于各种医学图像处理任务,特别是在肾脏免疫荧光图像处理中已经取得了不错的应用效果。本文基于深度学习在肾脏免疫荧光图像上的应用进行概述,探讨深度学习在肾小球目标检测、目标分割、形态分类中的应用进展,旨在挖掘深度学习在肾脏疾病研究中的应用潜力,为肾脏疾病诊断技术的发展提供新思路。
孙锦洲;金伟;
浙江中医药大学医学技术与信息工程学院,浙江省杭州市310053
临床医学
深度学习免疫荧光图像肾脏疾病肾小球目标检测目标分割形态分类综述
《广西医学》 2024 (002)
P.210-216 / 7
浙江省教育厅一般科研项目(Y202351408)。
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