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基于深度学习神经网络Mask R-CNN脑肿瘤的研究进展
文献摘要：
随着人工智能的快速发展，深度学习已被广泛应用于医学领域。近年来，基于深度学习神经网络Mask R-CNN已在其他领域展现了处理自然图像集的高效性，其特点在于对物体目标检测的同时，还能兼顾处理语义分割问题。虽然该算法尚未广泛的应用于医学领域，但是已有文献对其在脑肿瘤图像识别方面进行了初步的探索。本文就Mask R-CNN的优势及其在脑肿瘤中的应用、研究热点及面临问题等方面展开综述，为脑肿瘤精准个体化诊疗的未来发展提供一个新方向。
文献关键词：
脑肿瘤;深度学习;Mask R-CNN;精准治疗
中图分类号：
作者姓名：
王運達;孟欣;王浩聪;刘文卿;辛涛
作者机构：
250014 济南，山东第一医科大学第一附属医院（山东省千佛山医院）神经外科;250012 济南，山东大学齐鲁医学院;250117 济南，山东第一医科大学（山东省医学科学院）
文献出处：
引用格式：
[1]王運達;孟欣;王浩聪;刘文卿;辛涛-.基于深度学习神经网络Mask R-CNN脑肿瘤的研究进展)[J].中华脑科疾病与康复杂志（电子版）,2022(02):120-123
A类：
B类：
深度学习神经网络,Mask,脑肿瘤,医学领域,目标检测,语义分割,图像识别,面临问题,精准治疗
AB值：
0.231318
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