近年来，深度学习技术得到了迅速发展和广泛应用，尤其在图像分类、人脸识别、语音识别、机器翻译、自然语言理解和棋牌游戏等领域取得了巨大的成功，甚至在某些方面超越了人类的认知水平。但是，对于医学图像分析而言，由于医学影像数据获取和标注的困难，可以用于训练模型的数据集往往都比较有限。本报告将以MR图像、CT图像、视网膜图像、皮肤镜图像和病理图像分析为例，介绍报告人在应用深度学习技术进行医学影像小数据分析的经验和体会，并探讨在医学图像小数据上进行深度学习研究所面临的机遇与挑战。