网络智能与深度医学医学图像分析的协同作用:一种方法学的视角
Kelvin Kl Wong1, Muhammad Ayoub2, Zaijie Cao2
1School of Information and Electronics, Hunan City University, Yiyang 413000, China; Department of Research, Deep Red Future Technology Co. Ltd., Shenzhen, China; Divison of Biomedical Engineering, Department of Mechanical Engineering, University of Saskatchewan, Canada.
Computer methods and programs in biomedicine
|June 30, 2023
概括
网络智能和深度学习在智能医疗图像分析和深度医学方面提供了有前途的进展. 本综述综合了当前的研究,解决局限性,并为未来的发展提出解决方案.
科学领域:
- 探索网络智能,深度学习及其在医学领域的应用的交叉点.
- 定义了关键的术语:网络智能,深度医学和精密医学.
背景情况:
- 审查了深度学习模型的发展历史,国际研究格局和算法.
- 专注于这些模型在智能医学图像分析和深度医学中的应用.
结论:
- 确定机器学习的国际挑战,包括技术不足,不系统的方法和不完整的评估.
- 为现有的深度学习模型问题提出解决方案,强调网络智能是深度和个性化医学的有价值途径.
