人工智能在医学影像诊断中的应用研究

发布时间：2021-05-06 08:04

　　<正>随着计算机技术、电子工程学以及统计学等学科的发展,人工智能（AI）在医学领域取得突破性进展,诊疗智能化成为重要发展趋势^[1～3]。结合医学应用需求和AI功能来定义,即智能机器执行与人类智能有关的活动,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等^[4]。数据密集是医学研究的一大特点,尤其在影像学、遗传学等领域, 

【文章来源】：中国临床解剖学杂志. 2020,38(01)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 医学影像大数据与AI
2 人工智能医学影像诊断技术的基本原理
    2.1 图像识别的基本工作原理
    2.2 深度学习的基本工作原理
3 基于人工智能医学影像诊断的研究现状
    3.1 肿瘤性疾病
        3.1.1 皮肤癌
        3.1.2 肺癌
        3.1.3 乳腺癌
        3.1.4 脑肿瘤
    3.2 非肿瘤性疾病
        3.2.1 心脏病
        3.2.2 糖尿病视网膜病变
4 总结与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能与统计学[J]. 李金昌.  中国统计. 2018(10)
[2]现代医学事业发展的新理念——充分利用互联网、大数据、人工智能[J]. 张逊.  中国肺癌杂志. 2018(03)
[3]精准医学发展趋势:从定量成像到放射组学（英文）[J]. U.Rajendra ACHARYA,Yuki HAGIWARA,Vidya K.SUDARSHAN,Wai Yee CHAN,Kwan Hoong NG.  Journal of Zhejiang University-Science B（Biomedicine & Biotechnology）. 2018(01)
[4]影像组学在消化道系统的应用进展[J]. 李华秀,李振辉,王关顺.  中国临床医学影像杂志. 2017(09)
[5]关于智能医疗研究与发展的思考[J]. 涂仕奎,杨杰,连勇,黄晓霖,沈红斌,张丽清,徐雷.  科学. 2017(03)
[6]基于深度学习和医学图像的癌症计算机辅助诊断研究进展[J]. 陈诗慧,刘维湘,秦璟,陈亮亮,宾果,周煜翔,汪天富,黄炳升.  生物医学工程学杂志. 2017(02)
[7]从思维科学看人工智能的研究[J]. 刘泉宝,刘永清.  计算机科学. 1994(05)



本文编号：3171570