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:高梅[1,2] 连玉龙 Gao Mei;Lian Yulong(Medical Records Department,The Yancheng School of Clinical Medicine of Nanjing Medical University/Yancheng Third People's Hospital,Yancheng,Jiangsu 224000,China;School of Public Health,Nantong University,Nantong,Jiangsu 226019,China)
机构地区:[1]南京医科大学盐城临床医学院/盐城市第三人民医院病案室,江苏盐城224000 [2]南通大学公共卫生学院,江苏南通226019
出 处:《齐齐哈尔医学院学报》2025年第4期377-384,共8页Journal of Qiqihar Medical University
基 金:江苏省自然科学基金(BK20211331)。
摘 要:目的 对人工智能应用于糖尿病肾病的文献进行可视化分析,分析当前的研究现状和热点,为糖尿病肾病领域相关研究人员提供方向和参考。方法 数据来源于Web of Science的核心合集SCIE数据库,使用Citespace软件对纳入文献的年度发文量、核心作者和机构、关键词、高被引文献等进行可视化分析,更直观地明确糖尿病肾病的研究热点。结果 共纳入文献136篇,共有39位核心作者,发文量共计85篇,占总发文量的62.5%,形成领域核心作者群;共有50所核心机构,发文量共计119篇,占总发文量的87.5%,形成领域核心机构群;对关键词聚类和突现分析,我们发现该领域的研究热点是基于机器学习和生物信息学方法研究糖尿病肾病。结论 生物信息学和机器学习等人工智能技术近年来被广泛应用于糖尿病肾病研究中。Objective By conducting a visual analysis of the literature on the application of artificial intelligence in diabetic nephropathy,this study aims to analyze the current research status and hotspots and to provide direction and reference for relevant researchers in the field of diabetic nephropathy.
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