检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵亮[1] ZHAO Liang(Digital Medicine Research Center of Fudan University,Shanghai Medical Image Processing and Digital Diagnosis Key Laboratory,Shanghai 201203,China)
机构地区:[1]复旦大学数字医学研究中心,上海市医学图像处理与数字诊断重点实验室,上海201203
出 处:《第二军医大学学报》2018年第8期859-864,共6页Academic Journal of Second Military Medical University
摘 要:医学影像技术在疾病的检测、诊断和治疗中起着重要作用。由于人类专家经验的不稳定性,机器学习技术有望辅助研究人员和医师以提高影像诊疗的准确性和减少医疗资源的不均衡性。本文系统概述了深度学习技术的一些方法,介绍了医学影像学中的深度学习技术的应用研究,同时讨论了深度学习技术在医学影像中的局限性。Medical imaging technology plays an important role in the detection,diagnosis and treatment of diseases.Due to the instability of human expert experience,machine learning technology is expected to assist researchers and doctors to improve the accuracy of imaging diagnosis and treatment and reduce the imbalance of medical resources.In this paper,we systematically summarized the methods of deep learning technology,introduced the application of deep learning in medical imaging,and discussed the limitations of deep learning technology in medical imaging.
分 类 号:R445[医药卫生—影像医学与核医学]
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