研究目的
回顾深度学习在细胞和组织样本显微图像数据中的应用，重点介绍关键概念、挑战和局限性。
研究成果
深度学习在图像细胞术中展现出巨大潜力，在特征提取和分类方面较传统方法具有优势。然而，该技术在数据需求、计算资源和模型可解释性方面仍面临挑战。未来研究应着力解决这些问题，以充分发挥深度学习在图像细胞术中的应用价值。
研究不足
该综述强调了当前面临的挑战，包括需要大量标注数据集、计算资源以及深度学习模型的可解释性。同时讨论了现有方法在泛化能力方面的局限性，以及理解深度神经网络决策依据的困难。
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图像细胞术中的深度学习：综述
DOI：10.1002/cyto.a.23701
期刊：Cytometry Part A
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
人工智能、深度卷积神经网络和深度学习都是专业术语，它们在科学报告和大众媒体中出现的频率越来越高。本综述聚焦于深度学习及其在细胞和组织样本显微图像数据中的应用。我们通过与神经科学的类比开篇，旨在向读者概述神经网络的核心概念，并阐明深度学习与从图像数据中提取信息的传统方法有何不同。我们希望增进对这些方法的理解，同时强调输入数据要求、计算资源、挑战和局限性等方面的注意事项。我们并非提供将这些方法应用于自身数据的完整手册，而是回顾先前发表的关于图像细胞术中深度学习的文章，并引导读者进一步阅读特定网络和方法的相关资料，包括尚未应用于细胞术数据的新方法。
作者：
Anindya Gupta，Kimmo Kartasalo，Gabriele Partel，Anna H. Klemm，Ola Spjuth，Leslie Solorzano，Amit Suveer，Ida-Maria Sintorn，Carolina W?hlby，Philip J. Harrison，H?kan Wieslander，Nicolas Pielawski
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