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基于多尺度變換的像素級圖像融合是計算機視覺領域的研究熱點，廣泛應用于醫學圖像處理等領域。本文對多尺度變換的像素級圖像融合進行綜述，闡述多尺度變換圖像融合的基本原理和框架。在多尺度分解方面，以時間為序梳理了塔式分解、小波變換和多尺度幾何分析方法的發展歷程。在融合規則方面，圍繞Piella框架和Zhang框架，討論通用的像素級圖像融合框架；在低頻子帶融合規則方面，總結基于像素、區域、模糊理論、稀疏表示和聚焦測度的5種融合規則；在高頻子帶融合規則方面，綜述基于像素、邊緣、區域、稀疏表示和神經網絡的5種融合規則。總結12種跨模態醫學圖像融合方式，討論該領域面臨的主要挑戰，并對未來的發展方向進行展望。本文系統梳理了多尺度變換像素級圖像融合過程中的多尺度分解方法和融合規則，以及多尺度變換在醫學圖像融合中的應用，對多尺度變換像素級醫學圖像融合方法的研究具有積極的指導意義。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210904&flag=1

高光譜成像（hyperspectral imaging, HSI）作為生物醫學可視化的一種新興技術，在生物醫學領域的研究正逐漸受到廣泛關注。隨著近幾年高光譜成像技術以及精準醫學理論的迅速發展，將高光譜成像技術應用于近距離的醫學診斷成為新的研究趨勢。高光譜成像技術能同時獲取生物組織的二維空間信息和一維光譜信息，覆蓋可見光、紅外和紫外等光譜范圍，具有較高的光譜分辨率，可提供有關組織生理、形態和生化成分的診斷信息，為生物組織學研究提供更精細的光譜特征，進而為醫學病理診斷提供更多輔助信息。本文首先介紹了高光譜成像技術的基本原理、高光譜顯微成像系統的基本構成及特點。基于此總結和闡述了近年來高光譜成像技術在疾病診斷和手術指導中的應用進展，詳細涉及了在癌癥、心臟病、視網膜疾病、糖尿病足、休克、組織病理學和圖像引導手術等方面的應用。文末綜合分析了高光譜成像技術在生物醫學領域應用的局限性并提出了生物醫學研究領域中該技術的未來發展方向。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2027&journal_id=jig

圖像配準是醫學影像處理與智能分析領域中的重要環節和關鍵技術.傳統的圖像配準算法由于復雜性較高、計算代價較大等問題,無法實現配準的實時性要求.隨著深度學習方法的發展,基于學習的圖像配準方法也取得顯著效果.文中系統總結基于深度學習的醫學圖像配準方法.具體地,將方法歸為3類:監督學習,無監督學習和對偶監督/弱監督學習.在此基礎上,分析和討論各自優缺點.進一步,著重討論近年來提出的正則化方法,特別是基于微分同胚表示的正則和基于多尺度的正則.最后,根據當前醫學圖像配準方法的發展趨勢,展望基于深度學習的醫學圖像配準方法.

//manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract12159.shtml

摘要： 約束優化問題廣泛存在于科學研究和工程實踐中,其對應的約束優化進化算法也成為了進化領域的重要研究方向。約束優化進化算法的本質問題是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目標函數和約束條件,使得算法更加高效。首先對約束優化問題進行定義;然后詳細分析了目前主流的約束進化算法,同時,基于不同的約束處理機制,將這些機制分為約束和目標分離法、懲罰函數法、多目標優化法、混合法和其他算法,并對這些方法進行了詳細的分析和總結;接著指出約束進化算法亟待解決的問題,并明確指出未來需要進一步研究的方向;最后對約束進化算法在工程優化、電子和通信工程、機械設計、環境資源配置、科研領域和管理分配等方面的應用進行了介紹。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200600151

對流體圖像序列進行運動分析一直是流體力學、醫學和計算機視覺等領域的重要研究課題。從圖像對中提取的密集精確的速度矢量場能夠為許多領域提供有價值的信息，基于光流法的流體運動估計技術因其獨特的優勢成為一個有前途的方向。光流法可以獲得具有較高分辨率的密集速度矢量場，在小尺度精細結構的測量上有所改進，彌補了基于相關分析法的粒子圖像測速技術的不足。此外，光流方法還可以方便的引入各種物理約束，獲得較為符合流體運動特性的運動估計結果。為了全面反映基于光流法的流體運動估計算法的研究進展，本文在廣泛調研相關文獻的基礎上，對國內外具有代表性的論文進行了系統闡述。首先介紹了光流法的基本原理，然后將現有算法按照要解決的突出問題進行分類：結合流體力學知識的能量最小化函數，提高對光照變化的魯棒性，大位移估計和消除異常值。對每類方法，從問題解決過程的角度予以介紹，分析了各類突出問題中現有算法的特點和局限性。最后，總結分析了流體運動估計技術當前面臨的問題和挑戰，并對未來基于光流法的運動估計算法的研究方向和研究重點進行了展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210209&flag=1

利用深度學習方法對醫學影像數據進行處理分析，極大地促進了精準醫療和個性化醫療的快速發展。深度學習在醫學圖像領域的應用較為廣泛，具有多病種、多模態、多組學和多功能的特點。為便于對深度學習在醫學圖像處理領域的應用進行更深入有效的探索，本文系統綜述了相關研究進展。首先，從深度學習在影像基因組學中的應用出發，理清了深度學習在醫學影像領域應用的一般思路和現狀，將醫學影像領域分為智能診斷、療效評估和預測預后等3個模塊，并對模塊內的各病種進行總結，展示了深度學習各算法的優缺點及面臨的問題和挑戰。其次，對深度學習中出現的新思路、新方法以及對傳統方法的改進進行了闡述。最后，總結了該領域現階段面臨的問題，并對未來的研究方向做出了展望。基于深度學習的醫學圖像智能處理與分析雖然取得了一些有價值的研究成果，但還需要根據臨床的實際需求，將深度學習與經典的機器學習算法及無創并且高效的多組學數據結合起來，對深度學習的理論和方法進行深入研究。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210206&flag=1

生成對抗網絡（GAN）是無監督學習領域最近幾年快速發展的一個研究方向，其主要特點是能夠以一種間接的方 式對一個未知分布進行建模。在計算機視覺研究領域中，生成對抗網絡有著廣泛的應用，特別是在圖像生成方面，與其他的 生成模型相比，生成對抗網絡不僅可以避免復雜的計算，而且生成的圖像質量也更好。因此，本文將對生成對抗網絡及其在 圖像生成中的研究進展做一個小結和分析；本文首先從模型的架構、目標函數的設計、生成對抗網絡在訓練中存在的問題， 以及如何處理模式崩潰問題等角度對生成對抗網絡進行一個詳細的總結和歸納；其次介紹生成對抗網絡在圖像生成中的兩 種方法；隨后對一些典型的、用來評估生成圖像質量和多樣性的方法進行小結；并且對基于圖像生成的應用進行詳細分析；最后對生成對抗網絡和圖像生成進行總結，同時對其發展趨勢進行一個展望。

近年來深度學習在圖像、語音、自然語言處理等諸多領域得到廣泛應用，但隨著人們對深度學習的訓練速度和數據處理能力的需求不斷提升，傳統的基于單機的訓練過程愈發難以滿足要求，分布式的深度學習訓練方法成為持續提升算力的有效途徑．其中訓練過程中節點間網絡的通信性能至關重要，直接影響訓練性能.分析了分布式深度學習中的性能瓶頸，在此基礎上對目前常用的網絡性能優化方案進行綜述，詳細闡述了目前最新的超大規模分布式訓練的體系結構、優化方法、訓練環境和最有效的優化方法，最后對分布式訓練仍然存在的困難進行了總結，對其未來研究方向進行了展望.

//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2021.20190881

深度學習能自動從大樣本數據中學習獲得優良的特征表達,有效提升各種機器學習任務的性能,已廣泛應用于信號處理、計算機視覺和自然語言處理等諸多領域。基于深度學習的醫學影像智能計算是目前智慧醫療領域的研究熱點,其中深度學習方法已經應用于醫學影像處理、分析的全流程。由于醫學影像內在的特殊性、復雜性,特別是考慮到醫學影像領域普遍存在的小樣本問題,相關學習任務和應用場景對深度學習方法提出了新要求。本文以臨床常用的X射線、超聲、計算機斷層掃描和磁共振等4種影像為例,對深度學習在醫學影像中的應用現狀進行綜述, 特別面向圖像重建、病灶檢測、圖像分割、圖像配準和計算機輔助診斷這5大任務的主要深度學習方法的進展進行介紹,并對發展趨勢進行展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?edit_id=20200923131243001&flag=2&file_no=202006020000002&journal_id=jig

語義圖像分割任務包括將圖像的每個像素分類為一個實例，其中每個實例對應一個類。這個任務是場景理解或更好地解釋圖像的全局上下文概念的一部分。在醫學圖像分析領域，圖像分割可用于圖像引導干預、放療或改進的放射診斷。本綜述將基于深度學習的醫學和非醫學圖像分割解決方案分為六大組:深度架構、基于數據合成、基于損失函數、排序模型、弱監督和多任務方法，并對每一組的貢獻進行全面綜述。然后，針對每一組，我們分析了每一組的不同，并討論了當前方法的局限性和未來語義圖像分割的研究方向。