深度学习在神经影像中的应用研究

• 作者: 吴水才 张柏雯 林岚 田苗
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 神经影像 多层感知器 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 页码范围: 4-9
• 页数: 6页
• 分类号: R445.2
• 字数: 6944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2016.12.002

摘要

深度学习是机器学习方法的一个重要分支，它通过基于多层神经网络的计算模型来进行学习。一个深度学习网络可以通过组合低层特征形成更抽象的高层特征，以发现数据的复杂的内在特征。由于深度卷积网络在图像处理中的出色表现，它已成为当前研究中应用最为广泛的一种深度网络。本文首先介绍了深度学习网络的结构特征和训练方法，分析了算法的优越性，之后进一步介绍了深度卷积网络，最后讨论了深度学习在神经影像领域的最新应用现状及其发展趋势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴水才	北京工业大学生命科学与生物工程学院	217	1199	17.0	26.0
2	林岚	北京工业大学生命科学与生物工程学院	47	129	6.0	9.0
3	张柏雯	北京工业大学生命科学与生物工程学院	18	89	5.0	8.0
4	田苗	北京工业大学生命科学与生物工程学院	3	22	1.0	3.0