人工智能应用在黄斑的图库分析:探索研究热点和前沿

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 人工智能的人工智能
• 医学诊断 医学诊断 医学诊断

背景情况:

• 人工智能 (AI) 应用越来越多地用于眼科疾病查,诊断和预测疾病进展.
• 对2011-2022年期间与黄斑 (ME) 研究相关的AI出版物进行了全面的审查.

研究的目的:

• 系统地审查和分析人工智能在黄斑 (ME) 的全球研究格局.
• 在AI驱动的ME研究中识别关键趋势,有影响力的机构,协作网络和新兴研究前沿.

主要方法:

• 从科学网络核心集合 (2011-2022) 中确定了297个与人工智能相关的ME研究的图书统计分析.
• 使用了Bibliometrix-BiblioShiny,VOSviewer和CiteSpace进行网络分析,关键字聚类和趋势识别.
• 收集的数据包括出版物,机构,国家,关键字,期刊和引文爆发.

主要成果:

• 47个国家为AI-ME研究做出了贡献,美国的影响力 (H指数) 和与中国的密切合作最高.
• 维也纳医学大学发表的研究最多,表明有重大机构影响.
• 关键的研究集群包括光学连贯断层扫描 (OCT) 液体检测,深度学习 (DL) 模型 (CNN),糖尿病视网膜病变 (DR) 和自动化黄斑病理诊断,糖尿病黄斑 (DME) 成为前沿话题 (2021-2022).

结论:

• 该审查提供了对ME研究中AI的系统和客观概述,确定了当前的热点和未来的方向.
• 研究重点已经转向自动化ME检测和症状分析,这是由于深度学习 (DL) 的进步所推动的.
• 这项分析提供了一个关于AI在ME中的作用的动态视角,并突出了未来研究的领域.