文章摘要:医学图像可以为医生提供准确和全面的病患信息。由于人体因各种疾病引起的形态或功能异常可以表现在很多方面,MR图像和CT图像能重点呈现出患者不同组织结构的医学图像数据,但单独的MR图像或者CT图像不能全面反应出疾病的复杂性。MR图像预测CT图像属于医学图像跨模态预测的一种,将MR图像预测CT图像的方法分为4类,基于图集的方法、基于图像分割的方法、基于学习的方法和基于深度学习的方法。本文对MR图像预测CT图像的各类方法、存在问题和未来发展方向进行综述,得出结论基于深度学习的方法应是未来跨模态预测的主要方法。

文章关键词:跨模态预测,图集,图像分割,深度学习,

论文作者:谢凯^2,3 焦竹青¹ 

作者单位:1. 常州大学微电子与控制工程学院 3. 南京医科大学医学物理研究中心 

论文DOI: 10.13491/j.issn.1004-714X.2021.03.021

论文分类号: R445.2;R816

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