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题名皮肤疾病辅助诊断系统中的数据与方法
被引量：1
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作者
杨怡光
王钧程
谢凤英
刘洁
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机构
北京航空航天大学宇航学院图像中心
中国医学科学院北京协和医院皮肤科国家皮肤与免疫疾病临床医学研究中心
中国医学科学院北京协和医院疑难重症及罕见病国家重点实验室
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出处
《协和医学杂志》
CSCD
2023年第1期168-176,共9页
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基金
国家自然科学基金(61871011,62071011,82173449,61971443)
中央高水平医院临床科研业务费(2022-PUMCH-B-092)
中国医学科学院医学与健康科技创新工程(2022-I2M-C&T-A-007)。
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文摘
皮肤疾病具有发病率高、诊断困难、危害程度大的特点,加之我国医疗资源短缺,严重影响人们的身体健康和生活质量。近年来,随着计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)技术的快速发展,基于皮肤镜图像的单模态CAD技术突破了传统诊断方法主观性强且易漏诊、误诊的局限性,但该技术无法充分利用临床诊断场景中的多模态数据优势。而多模态融合CAD技术可帮助人工智能模型学习更加复杂全面的临床特征表达,从而辅助皮肤科医生进行更加精准的诊断。本文在CAD技术常用的数据类型、基于单模态/多模态数据的CAD技术等方面对皮肤疾病CAD系统的研究现状进行综述,并提出未来发展方向,以期为缓解皮肤病诊断困境提供新思路。
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关键词
皮肤疾病
计算机辅助诊断
数据类型
单模态辅助诊断方法
多模态融合方法
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Keywords
skin diseases
computer-aided diagnosis
data types
single-modality methods
multi-modaltiy methods
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分类号
R751
[医药卫生—皮肤病学与性病学]
R44
[医药卫生—诊断学]
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