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摘要:
在医疗领域大数据迅速发展的背景下,深度学习(Deep Learning,DL)作为一种机器学习算法,为图像识别、语音识别和自然语言处理中许多问题提供了更灵活的解决方案,具有从医学大数据中提取重要信息并转化为有价值知识的能力,在许多现实任务中受到前所未有的关注.本文阐述深度学习常见网络结构,浅谈其在检验医学领域的最新研究进展,并对影响医学领域深度学习的一些固有挑战和前瞻性研究方向进行了探讨.
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文献信息
篇名 深度学习在检验医学中的研究与应用
来源期刊 中华检验医学杂志 学科
关键词 深度学习 大数据 检验医学
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 1063-1066
页数 4页 分类号
字数 5051字 语种 中文
DOI 10.3760/cma.j.issn.1009-9158.2019.12.016
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 王成彬 解放军总医院第一医学中心医学检验中心 123 761 12.0 22.0
2 王茜 南京医科大学附属脑科医院检验科 10 76 4.0 8.0
3 严虹 南京医科大学附属脑科医院检验科 6 34 4.0 5.0
7 刘国烨 南京医科大学附属脑科医院检验科 1 0 0.0 0.0
8 李砚 南京医科大学附属脑科医院信息科 1 0 0.0 0.0
9 夏睿 南京医科大学附属脑科医院检验科 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
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大数据
检验医学
研究起点
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期刊影响力
中华检验医学杂志
月刊
1009-9158
11-4452/R
大16开
北京市西城区宣武门东河沿街69号
2-71
1978
chi
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7229
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