깊이를 탐색하다: 의료 영상 분석에서의 딥러닝과 그 발전에 대한 포괄적 연구

의료 이미징은 진단 목적으로 내부 장기 이미지를 캡처하는 기술로, 질병의 식별 및 연구에 기여합니다. 의료 영상 분석의 주요 목표는 임상 연구 및 치료 옵션의 효과를 향상시키는 것입니다. 딥러닝은 이 분야에 혁신을 가져오며 등록, 세분화, 특징 추출 및 분류와 같은 작업에서 놀라운 결과를 보여주었습니다. 계산 자원의 증가와 깊은 합성곱 신경망의 부활은 이러한 발전의 주요 원동력입니다. 딥러닝 기법은 이미지 내 숨겨진 패턴을 발견하는 데 뛰어나며, 의사들이 정확한 진단을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이들은 장기 세분화, 암 탐지, 질병 분류, 컴퓨터 보조 진단에 특히 효과적임이 입증되었습니다. 다양한 진단 목적을 위해 여러 딥러닝 접근법이 의료 이미지 분석에 제안되었습니다. 의료 분야에 딥러닝 모델을 통합하는 데 있어 중요한 장애물은 훈련 데이터의 부족이며, 이는 데이터 수집과 정확한 라벨링의 어려움과 관련된 전문가의 작업이 필요하기 때문입니다. 이 한계를 극복하기 위해 전이 학습(TL)이 유용한 전략으로 떠올랐으며, 사전 훈련된 최첨단 모델을 활용하여 다양한 의료 이미징 작업을 수행합니다. 이 포괄적 리뷰는 전처리, 세분화, 특징 추출, 분류를 포함한 방법론을 강조하고, 다양한 DL 모델의 성능과 의료 영상 처리에서의 전이 학습 접근법과 같은 최근 발전을 평가합니다.