论文导读|东南大学/莱斯特大学张煜东教授团队——基于深度学习的医学图像分析综述

本文系统综述了深度学习在医学图像分析领域的理论与应用进展。传统医学图像分析依赖专业人员经验，耗时且易受主观影响。深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs），通过自动特征提取与模式识别，显著提升了分析的自动化与精准度。文章详细阐述了CNN的基础结构、核心组件及优化策略，并讨论了Transformer架构、迁移学习等前沿技术。在应用方面，深度学习已成功用于脑部肿瘤分割、阿尔茨海默病诊断、心脏疾病风险预测、乳腺癌检测及肺部疾病筛查等。研究认为，当前该领域仍面临标注数据不足、模型可解释性差、多源数据融合困难等挑战，未来需在数据增强、可解释人工智能（XAI）、多模态融合等方面重点突破，以推动技术落地、提升临床诊疗质量。