深度学习方法在医学影像图像识别中的研究进展

深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够从大量数据中自动提取高层次的特征，实现复杂的模式识别和决策。近年来，深度学习方法在医学影像图像识别中取得了显著的成果，为医学诊断、治疗和预后提供了有效的辅助手段。本文综述了深度学习方法在医学影像图像识别中的研究进展，主要包括以下几个方面：（1）深度学习方法的基本原理和常用模型，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等；（2）深度学习方法在医学影像图像分类、分割、检测、配准、重建、增强等任务中的应用和挑战；（3）深度学习方法在医学影像图像识别中面临的关键问题和未来发展方向，如数据不足、过拟合、可解释性、泛化性、安全性等。本文旨在为医学影像图像识别领域的研究者和工程师提供一个全面的参考，促进深度学习方法在医学影像图像识别中的进一步发展和应用。