原文服务方: 国际医学放射学杂志       
摘要:
深度学习是目前人工智能领域备受关注和极具应用前景的机器学习算法,有望革新传统计算机辅助诊断(CAD)系统,在精准影像诊断中发挥重要作用.就人工智能、机器学习、深度学习、卷积神经网络、迁移学习的基本概念,以及基于深度学习的CAD系统在肺、乳腺、心脏、颅脑、肝脏、前列腺、骨骼的影像及病理学中的研究现状予以综述.
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人工智能
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内容分析
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文献信息
篇名 人工智能在医学影像CAD中的应用
来源期刊 国际医学放射学杂志 学科
关键词 人工智能 机器学习 深度学习 卷积神经网络 计算机辅助诊断
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 机器学习与医学影像专题
研究方向 页码范围 3-7
页数 5页 分类号 R814.49|R445.9|TP183
字数 语种 中文
DOI 10.19300/j.2019.Z6565zt
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 陆勇 61 299 10.0 13.0
2 潘亚玲 5 15 2.0 3.0
3 王晗琦 5 15 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (34)
节点文献
引证文献  (12)
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2006(1)
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2014(1)
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2015(2)
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2016(5)
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2017(15)
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2018(10)
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  • 二级参考文献(0)
2019(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(1)
2019(8)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(1)
2020(10)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
人工智能
机器学习
深度学习
卷积神经网络
计算机辅助诊断
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
国际医学放射学杂志
双月刊
1674-1897
12-1398/R
大16开
1978-01-01
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
0
总被引数(次)
12082
论文1v1指导