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摘要:
计算机辅助诊断(CAD)技术可以自动提取图像特征并应用机器学习算法进行病变检出和诊断,目前已广泛应用于多种疾病的多模态影像图像的分析,从而提高医学影像检查的价值.本文对CAD基本原理及其在乳腺癌、肺结节、结肠息肉及前列腺癌诊断等领域的研究进展进行综述.
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基于深度学习的癌症计算机辅助分类诊断研究进展
深度学习
肺癌
乳腺癌
计算机辅助分类诊断
医学影像
内容分析
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文献信息
篇名 计算机辅助诊断在医学影像诊断中的基本原理和应用进展
来源期刊 放射学实践 学科 医学
关键词 诊断,计算机辅助 多模态磁共振成像 医学图像 人工智能
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 影像信息学专题
研究方向 页码范围 1127-1129
页数 3页 分类号 R814.4|R445.2
字数 3881字 语种 中文
DOI 10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.12.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王霄英 北京大学第一医院医学影像科 324 3638 28.0 40.0
2 马帅 北京大学第一医院医学影像科 12 378 5.0 12.0
3 高歌 北京大学第一医院医学影像科 22 137 6.0 10.0
传播情况
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引文网络
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  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(12)
研究主题发展历程
节点文献
诊断,计算机辅助
多模态磁共振成像
医学图像
人工智能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
放射学实践
月刊
1000-0313
42-1208/R
16开
武汉解放大道1095号同济医院内
38-122
1986
chi
出版文献量(篇)
8928
总下载数(次)
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44785
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