深度学习在医学图像分析中的应用非常广泛。它可以用于图像的注册，检测解剖和细胞结构，组织分割，辅助疾病的诊断和预后等 。深度学习也被广泛应用于放射学领域，尤其是在MRI图像分析中，它的表现往往匹敌甚至超过人类的表现 。此外，深度学习还在皮肤科和其他专业中显示出了有希望的结果，包括放射科，心脏病科和眼科 。在癌症诊断中，深度学习已经取得了巨大的成功，表现出良好的结果，包括图像分类，图像重建，图像检测，图像分割，图像注册和图像合成 。
深度学习在医学图像分析中的应用非常广泛。它可以用于图像的注册，检测解剖和细胞结构，组织分割，辅助疾病的诊断和预后等 。深度学习也被广泛应用于放射学领域，尤其是在MRI图像分析中，它的表现往往匹敌甚至超过人类的表现 。此外，深度学习还在皮肤科和其他专业中显示出了有希望的结果，包括放射科，心脏病科和眼科 。在癌症诊断中，深度学习已经取得了巨大的成功，表现出良好的结果，包括图像分类，图像重建，图像检测，图像分割，图像注册和图像合成 。