瘤图像细分:从2003年到现在的图书识别分析.
Zhenghao Chen1, Zhongqing Wang2, He Ma1
1Northeastern University College of Medicine and Biological Information Engineering, Shenyang, 195 Chuangxin Road, Hunnan District.
Current pharmaceutical biotechnology
|March 20, 2025
概括
图书计量数据显示,瘤图像细分研究的激增,中国的出版物领先. 像U-Net和MAMBA这样的方法的进步正在改善疾病预防和监测.
科学领域:
- 医学成像分析 医学成像分析
- 图书统计学 图书统计学
- 在瘤学中使用人工智能
背景情况:
- 图书统计分析是了解科学领域的研究趋势和热点的宝贵工具.
- 瘤图像细分是研究的关键领域,对疾病诊断和治疗有重大影响.
研究的目的:
- 进行瘤图像细分研究的文献分析.
- 识别瘤图像细分中的当前研究热点,趋势和新兴主题.
- 为该领域的学者提供研究指南.
主要方法:
- 在2003年至2024年间发表的3377篇文章的图书统计分析,来源于科学网络数据库.
- 分析出版物量,国家/地区,机构,期刊,作者,关键词和参考文献.
- 使用VOSviewer可视化共同作者,共同引用和共同发生.
主要成果:
- 自2016年以来,出版物的数量大幅增加,到2023年将达到576篇文章.
- 中国大陆在出版量方面处于领先地位,而IEEE Transactions on Medical Imaging则是被引用最多的期刊.
- 确定了关键研究集群:细分方法,应用,基于CT的细分和基于MRI的细分,其中变压器,注意力机制和U-Net是新兴的关键词.
结论:
- 瘤图像细分研究一直在稳步增长,U-Net和MAMBA等方法的快速进步.
- 这些进展对于改善疾病预防和监测至关重要.
- 该研究强调了全球合作,并提供了对研究趋势和未来方向的见解.
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