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深度学习在影像医学应用中的初步研究进展
被引量：
7
1
作者
高翾
(
综述
)
王小林(审校)
《复旦学报(医学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期408-413,共6页
深度学习方法是当前图像处理领域的首选方法之一,但由于该方法需要大量高质量标记的图像数据作为模型的训练样本,很难直接应用在医学影像学领域。本文简述了深度学习方法的原理及其在医学影像学领域的研究现状,着重讨论了制约这一方法...
深度学习方法是当前图像处理领域的首选方法之一,但由于该方法需要大量高质量标记的图像数据作为模型的训练样本,很难直接应用在医学影像学领域。本文简述了深度学习方法的原理及其在医学影像学领域的研究现状,着重讨论了制约这一方法在医学影像学领域运用的影响因素,并简要讨论了可能的解决方法。
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关键词
深度学习
医学影像学
人工神经网络
医学诊断
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职称材料
题名
深度学习在影像医学应用中的初步研究进展
被引量：
7
1
作者
高翾
(
综述
)
王小林(审校)
机构
上海市影像医学研究所
复旦大学附属中山医院介入治疗科
出处
《复旦学报(医学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期408-413,共6页
文摘
深度学习方法是当前图像处理领域的首选方法之一,但由于该方法需要大量高质量标记的图像数据作为模型的训练样本,很难直接应用在医学影像学领域。本文简述了深度学习方法的原理及其在医学影像学领域的研究现状,着重讨论了制约这一方法在医学影像学领域运用的影响因素,并简要讨论了可能的解决方法。
关键词
深度学习
医学影像学
人工神经网络
医学诊断
Keywords
deep learning
medical imaging
artifical neural network
medical diagnosis
分类号
R811 [医药卫生—放射医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习在影像医学应用中的初步研究进展
高翾
(
综述
)
王小林(审校)
《复旦学报(医学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
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