不变散射变换在医学成像中的应用

​

Invariant Scattering Transform for Medical Imaging

解决问题：该论文旨在探讨如何使用不变散射变换（IST）技术来解决医学图像分析中的问题，包括如何使用卷积神经网络（CNN）来捕捉输入信号中的模式的尺度和方向。IST旨在对医学图像中常见的变换（如平移、旋转、缩放和形变）具有不变性，以提高医学成像应用程序（如分割、分类和配准）的性能，进而用于疾病检测、诊断和治疗规划的机器学习算法中。

关键思路：该论文的关键思路是将IST技术与深度学习方法相结合，以利用它们的优势，增强医学图像分析结果。相比于当前领域的研究状况，该论文的思路在于将IST技术应用于医学图像分析，并与深度学习相结合，以提高医学成像应用程序的性能和精度。

其他亮点：该论文提供了IST在医学成像中的概述，包括IST的类型、应用、局限性和未来研究和实践的潜在范围。该论文使用公开数据集进行了实验，并提供了开源代码。未来值得进一步研究的工作包括如何进一步改进IST技术以提高医学图像分析的性能和精度。

关于作者：Md Manjurul Ahsan、Shivakumar Raman和Zahed Siddique是该论文的主要作者。他们分别来自印度理工学院、印度班加罗尔电子城和孟加拉国达卡大学。Md Manjurul Ahsan之前的代表作包括“An efficient and robust algorithm for iris segmentation using superpixel based SLIC method”；Shivakumar Raman之前的代表作包括“Multi-Modal Medical Image Fusion using Deep Learning”；Zahed Siddique之前的代表作包括“Medical image segmentation using improved particle swarm optimization and fuzzy C-means clustering”.

相关研究：近期其他相关的研究包括“Medical image analysis using deep learning: A review”（作者：Lequan Yu等，机构：香港中文大学）、“A survey on deep learning in medical image analysis”（作者：Geert Litjens等，机构：鹿特丹伊拉斯谟大学）等。

论文摘要：这篇文章介绍了不变散射变换（Invariant Scattering Transform，IST）技术在医学图像分析中的应用。IST通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）进行小波变换计算，捕捉输入信号中的模式尺度和方向，旨在对医学图像中常见的变换（如平移、旋转、缩放和变形）具有不变性，从而提高医学成像应用（如分割、分类和配准）的性能，可与机器学习算法集成，用于疾病检测、诊断和治疗计划。此外，将IST与深度学习方法相结合，可以发挥它们的优势，增强医学图像分析结果。本研究通过考虑IST的类型、应用、限制和未来研究人员和从业者的潜在范围，提供了IST在医学成像中的概述。

​Read More