本文節選自研究報告《深度學習與醫學圖像分析的行業圖譜》、圖冊《深度學習與醫學圖像分析的行業圖譜》。研究報告《深度學習與醫學圖像分析的行業圖譜》（以下簡稱“報告”）由清華大學五道口金融學院資本市場與公司金融研究中心編寫。報告僅供研究使用，并非為提供咨詢意見而編寫。

行業圖譜聚焦于科技成果這一核心要素，研究目標定位于清晰理解前沿科技成果的技術核心、科創企業的技術競爭力及科研工作者的研究進度，從而助力科技成果轉化效率的提升。

行業圖譜研究將以系列形式展開，選取國家戰略重點科技領域的商業應用場景逐一進行，時效性較強。研究集中在人工智能、量子信息、集成電路、生命科學、生物育種、空天科技、深地深海、現代能源等前沿領域。

本報告為行業圖譜的生物醫藥領域：深度學習與醫學圖像分析行業。深度學習具有多個隱層以及自主學習優良特征的能力，廣泛地應用到圖像處理領域。本研究通過梳理醫學圖像分析的特點、深度學習的基本原理，著重研究了深度學習在醫學圖像分析中應用的技術流程和難點，卷積神經網絡模型在醫學圖像分析中的應用，以及手術導航在國內外的發展現狀、未來趨勢等。

01 深度學習與醫學圖像簡介

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是計算機科學的一個分支。該學科是對人的意識、思維的信息過程的模擬。機器學習（Machine Learning，ML）是人工智能的主要核心部分，主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法。深度學習（Deep Learning, DL）是機器學習領域中一個新的研究方向，學習樣本數據的內在規律和表示層次，并可應用于搜索技術、數據挖掘、機器翻譯、自然語言處理等行業。

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