【英国帝国理工学院】心脏图像分割的深度学习:综述，47页pdf，Deep learning for cardiac image segmentation: A review

摘要：深度学习是近年来应用最广泛的心脏图像分割方法。在这篇文章中，我们回顾了超过100篇使用深度学习的心脏图像分割论文，这些论文涵盖了常见的成像方式，包括磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)和超声(US)以及感兴趣的主要解剖结构(心室、心房和血管)。此外，公开可用的心脏图像数据集和代码库的摘要也包括在内，为鼓励重复性研究提供了基础。最后，我们讨论了当前基于深度学习的方法的挑战和局限性(缺乏标签、不同领域的模型可泛化性、可解释性)，并提出了未来研究的潜在方向。