深度学习在光声成像中的应用综述

在过去的几年里，机器学习得到了迅猛的发展，并在各个领域得到了广泛的应用。这股热潮始于2009年，当时出现了一种新的模型，即深度人工神经网络，它开始在一些重要的基准上超越其他已建立的成熟模型。后来，它被广泛应用于学术界和工业界。从图像分析到自然语言处理，它充分发挥了它的魔力，现在已经成为最先进的机器学习模型。深度神经网络在医学影像技术、医疗数据分析、医疗诊断等医疗保健问题上具有巨大的潜力，并在临床前甚至临床阶段得到推广。在这篇综述中，我们概述了机器学习在医学图像分析中的应用的一些新进展和挑战，特别是在光声成像中的深度学习。

这篇综述的目的有三个:(i)介绍了深度学习的一些重要基础知识，(ii)回顾了近年来在光声成像的整个生态链中应用深度学习的工作，从图像重建到疾病诊断，(iii)为有兴趣将深度学习应用于光声成像的研究人员提供一些开源材料和其他资源。