机器学习应用于:从2004年到2023年的文献计量和视觉分析
Frontiers in neurology
|April 17, 2024
概括
本文献分析揭示了将机器学习 (ML) 应用于的日益增长的研究趋势. 关键领域包括预测,管理和神经成像,为未来的研究提供了洞察力.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 人工智能的人工智能
- 生物医学信息学 生物医学信息学
背景情况:
- 是一种常见的神经系统疾病,具有显著的个人和社会影响.
- 机器学习 (ML) 在研究中的整合正在增加,用于临床诊断,预测和精准医学.
- 为了评估症ML应用的科学进展,需要进行文献计量评估.
研究的目的:
- 通过视觉分析的机器学习应用中的研究趋势和前沿.
- 为科学领域提供全面的文献统计概述.
- 作为该领域研究人员的参考.
主要方法:
- 从2004年到2023年,对1284篇论文进行了图书统计分析和可视化.
- 数据来源于科学网络核心集合的数据.
- 使用的工具包括VOSviewer,CiteSpace和Bibliometrix.
主要成果:
- 观察到关于症ML的出版物同比显著增加.
- 研究分布在全球,美国和中国是主要的贡献者.
- 关键的研究热点包括预测,管理和神经成像.
结论:
- 这项研究提供了ML在发作研究中的应用的第一个图书统计可视化.
- 它确定了当前的趋势和前沿,为该领域的研究人员提供了有价值的参考资料.
- 这些发现凸显了ML在推进的诊断和治疗方面日益重要的重要性.
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