Комплексный обзор исследований глубокого обучения для анализа медицинских изображений с акцентом на трансферное обучение

Цель этого обзора — выявить наиболее часто используемые методы и наборы данных, перспективные направления, пробелы в знаниях, ограничения и недостатки данной области, чтобы представить обзор современных решений для анализа медицинских изображений на фоне стремительного развития трансферного обучения. В отличие от предыдущих работ, в обзоре систематизированы исследования последних пяти лет — с января 2017 года по февраль 2021 года — по различным анатомическим областям; подробно описаны модальность, медицинская задача, метод трансферного обучения, исходные и целевые данные, а также открытые и закрытые наборы данных, использованные в медицинской визуализации. Кроме того, читателям представлена подробная информация о технических проблемах, возможностях и перспективных направлениях дальнейших исследований. Таким образом, обзор современных разработок поможет исследователям выбирать наиболее эффективные и рациональные методы, получать доступ к широко используемым открытым наборам медицинских данных, а также выявлять пробелы в исследованиях и ограничения существующей литературы.