内容概要：本文详细介绍了深度学习（Deep Learning）及其相关技术如何在医学图像处理各个应用领域能够显著提升效果并改变传统方法的内容和研究进展。具体而言，文章探讨了深度学习理论与基本概念，以及它们在医学图像检测与识别、分割任务中的出色表现，对图像配准和重建也有重要贡献。文中还提到了一些先进的网络架构如自编码器、对抗生成网络（GAN）、ResNets、U-net等在医疗影像的具体应用场景和技术细节；物理建模方面亦有所涉猎，并特别强调了基于深度神经网络的数据驱动物理模拟带来的潜在优势。与此同时，文章讨论了几项当前面临的关键挑战，例如数据增强的重要性及其带来的改进可能性、以及可能引起误分类的问题——对抗样本攻击的影响。此外还简要论述了计算加速硬件、开源软件工具箱等对迅速发展的支撑因素。 适合人群：医学图像研究人员和专业学生，尤其那些希望深入理解和掌握深度学习应用于医学图像处理的科学家和临床医生。 使用场景及目标：帮助研究人员理解并实施新的算法以解决实际中的各种医学成像难题，提高诊断效率并支持个性化治疗决策。 其他说明：鉴于本论文覆盖范围广博并且不断更新，推荐读者关注最新的科研动态以便紧跟该领域的快速进步态势。

从微观世界粒子的相互作用到宏观世界人的社交，从自然生态系统中的食物网到人造互联网中的链接，事物间的关联可谓无处不在。图论起源于欧拉对“哥尼斯堡七桥问题”的研究，是建模事物间关联的有效工具。在大数据时代，事物及其关联前所未有地以数据的形式被记录和收集，具体体现为图数据。图数据，即包含图的数据，其中图的节点代表事物，边代表事物间的关联。进一步地，事物及其关联往往具有特定的性质，这些性质在经典的图论中是被忽略的。 图数据分析在生物制药、智能交通、电子商务、疫情防控等领域发挥着极其重要的基础性作用。图机器学习，即从图数据中学习，是图数据分析的核心方法（见图1）。

总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展，具体内容包括被虐死机器学习的基础理论与方法，非参数贝叶斯方法已经常用的推理方法、正则化贝叶斯方法等。

在自动驾驶、机器人、数字城市、以及虚拟/混合现实等应用的驱动下，三维视觉在近年来得到了广泛的关注。三维视觉研究主要围绕深度图像获取、视觉定位与制图、三维建模及三维理解等任务而展开。