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摘要:
深度学习技术的迅猛发展为辅助医师进行高精度的疾病诊断提供了新的方法和思路.本文综述了医学疾病诊断领域常用的深度学习模型, 即卷积神经网络、深度信念网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络模型的原理及特点;然后从肺癌、乳腺癌、糖尿病视网膜病变等几种典型的疾病出发, 介绍了深度学习技术在疾病诊断领域的应用;最后基于目前深度学习技术在疾病诊断中的局限性提出了未来发展方向.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 深度学习技术在疾病诊断中的应用
来源期刊 第二军医大学学报 学科 医学
关键词 人工智能 深度学习 疾病诊断 神经网络
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 专家论坛
研究方向 页码范围 852-858
页数 7页 分类号 R44
字数 语种 中文
DOI 10.16781/j.0258-879x.2018.08.0852
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 田野 西北工业大学生命学院 6 17 3.0 4.0
2 李郁 西北工业大学生命学院 23 90 6.0 9.0
3 张文娟 西北工业大学生命学院 10 96 6.0 9.0
4 骞爱荣 西北工业大学生命学院 34 73 5.0 8.0
5 王威 西北工业大学生命学院 5 15 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (26)
共引文献  (23)
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
深度学习
疾病诊断
神经网络
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
第二军医大学学报
月刊
0258-879X
31-1001/R
大16开
上海市翔殷路800号
4-373
1980
chi
出版文献量(篇)
9782
总下载数(次)
21
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64408
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