發(fā)布時間：2021-05-06 08:04

　　<正>隨著計算機技術、電子工程學以及統(tǒng)計學等學科的發(fā)展,人工智能（AI）在醫(yī)學領域取得突破性進展,診療智能化成為重要發(fā)展趨勢^[1～3]。結合醫(yī)學應用需求和AI功能來定義,即智能機器執(zhí)行與人類智能有關的活動,如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設計、思考、規(guī)劃、學習和問題求解等^[4]。數(shù)據(jù)密集是醫(yī)學研究的一大特點,尤其在影像學、遺傳學等領域, 

【文章來源】：中國臨床解剖學雜志. 2020,38(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)與AI
2 人工智能醫(yī)學影像診斷技術的基本原理
    2.1 圖像識別的基本工作原理
    2.2 深度學習的基本工作原理
3 基于人工智能醫(yī)學影像診斷的研究現(xiàn)狀
    3.1 腫瘤性疾病
        3.1.1 皮膚癌
        3.1.2 肺癌
        3.1.3 乳腺癌
        3.1.4 腦腫瘤
    3.2 非腫瘤性疾病
        3.2.1 心臟病
        3.2.2 糖尿病視網(wǎng)膜病變
4 總結與展望


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]現(xiàn)代醫(yī)學事業(yè)發(fā)展的新理念——充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能[J]. 張遜.  中國肺癌雜志. 2018(03)
[3]精準醫(yī)學發(fā)展趨勢:從定量成像到放射組學（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)
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[5]關于智能醫(yī)療研究與發(fā)展的思考[J]. 涂仕奎,楊杰,連勇,黃曉霖,沈紅斌,張麗清,徐雷.  科學. 2017(03)
[6]基于深度學習和醫(yī)學圖像的癌癥計算機輔助診斷研究進展[J]. 陳詩慧,劉維湘,秦璟,陳亮亮,賓果,周煜翔,汪天富,黃炳升.  生物醫(yī)學工程學雜志. 2017(02)
[7]從思維科學看人工智能的研究[J]. 劉泉寶,劉永清.  計算機科學. 1994(05)



本文編號：3171570