医学图像最新相关研究方向、论文下载及其思考---MICCAI2019论文

引言：
小编在MICCAI2019开完之后，浏览了并深入阅读了一些论文，闲暇之余才整理出来，欢迎读者讨论。如有不对之处，敬请批评指正。

一、关于论文集

官方网站已经公布了题目链接(https://www.miccai2019.org/programme/oral-sessions-tentative/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg):

读者们可以自行查看。小编将此次会议的论文全部下载完毕，在网上不能下载的论文，有需要的朋友们，下方留言可以找我要整本论文集。小编免费分享给大家。关注我会更快获得文件哦~~嘻嘻~

总共有6个Part，下面简介每部分的topic：
Part I： LNCS Volume 11764: Optical Imaging; Endoscopy; Microscopy
Part II： LNCS Volume 11765: Image Segmentation; Image Registration; Cardiovascular Imaging; Growth, Development, Atrophy and Progression
Part III： LNCS Volume 11766: Neuroimage Reconstruction and Synthesis; Neuroimage Segmentation; Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging; Functional Neuroimaging; Miscellaneous Neuroimaging
Part IV： LNCS Volume 11767: Shape; Prediction; Detection and Localization; Machine Learning; Computer-Aided Diagnosis; Image Reconstruction and Synthesis
Part V： LNCS Volume 11768: Computer-Assisted Interventions; MIC Meets CAI
Part VI： LNCS Volume 11769: Computed Tomography; X-ray Imaging

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Topic频次

• 45篇MRI，30篇CT，18篇Ultrasound，7篇OCT，5篇PET
• 21篇surgery
• 12篇CNN，19篇GAN，28篇Generative，93篇 Deep，150篇 Network
  (注：小编暂时关注了这些，供相关研究方向的读者们参考。其他未尽方向敬请读者海涵，欢迎补充讨论。)

二、Accepted MICCAI 2019 Papers

（注：图文数据来源MICCAI2019）

三、总结

1. 关注的研究课题方向

• 多模态问题
• 分区问题
• 诊断问题
• 精神性疾病
• 神经科学问题

2. 目前在医学上的应用领域十分广阔，但目前仍有一些需要解决的问题让我们来探讨。

• 传统的方法仍然在领域内占有一席之地，并没有被深度学习所取缔。将传统的机器学习方法与神经网络结合是个值得思索的问题。
• 在相关任务需求的实现时，可以尝试将muti-task加入，应该能提高一定的准确率。
• 最重要的还是数据，结合数据自身的特点，特别是医学数据若能将先验信息融入进来，对结果有一定的帮助。
• 等等

补充：
在GitHub上发现一个很棒的研究者，发布了MICCAI2019的部分paper与code，链接：
(https://github.com/JunMa11/MICCAI2019-OpenSourcePapers?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg)

四、论文集获取

获取方式：下方评论区留言
耐心等待（一般当天就能收到小编发送的邮件附件为六本论文集）
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