基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像分割綜述

摘要： 多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像可以為臨床醫(yī)生提供靶區(qū)（如腫瘤、器官或組織）的豐富信息。然而，由于多模態(tài)圖像之間相互獨(dú)立且僅有互補(bǔ)性，如何有效融合多模態(tài)圖像并進(jìn)行分割仍是亟待解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)的圖像融合方法難以有效解決此問(wèn)題，因此基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像分割算法得到了廣泛的研究。從原理、技術(shù)、問(wèn)題及展望等方面對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)進(jìn)行了綜述。首先，介紹了深度學(xué)習(xí)與多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像...