深度学习在结直肠癌中的研究现状和趋势 (2011-2023):图书法测量分析和可视化
Lu-Ying Qi1, Bai-Wang Li2, Jie-Qiong Chen1
1Department of Radiology, The First Affiliated Hospital of Huzhou University, Huzhou 313000, Zhejiang Province, China.
World journal of gastrointestinal oncology
|June 9, 2025
概括
深度学习 (DL) 正在彻底改变结直肠癌 (CRC) 研究,有助于诊断和预后. 这种文献计量分析绘制了现场地图.
科学领域:
- 图书统计学 图书统计学
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 结肠直肠癌 (CRC) 构成了全球重大健康负担.
- 深度学习 (DL) 在推进CRC诊断,识别,定位,分类和预后方面表现有前途.
- 在CRC研究中对DL的文献计量分析有限.
研究的目的:
- 在CRC研究中对DL进行文献计量分析.
- 想象当前的研究格局和趋势.
- 确定未来的研究方向和热点.
主要方法:
- 从科学网络 (2011-2023) 的出版物的图书法分析分析.
- 使用Scimago Graphica,VOSviewer和CiteSpace进行数据可视化和分析.
- 包括国家,机构,期刊,作者,参考和关键字指标.
主要成果:
- 分析了来自74个国家的1275个出版物.
- 中国,美国和日本是主要的贡献者.
- 确定了关键机构,期刊,作者和高度引用的参考文献,其中"结肠直肠癌"作为一个突出的关键词集群.
结论:
- DL是一个快速增长的领域,在CRC管理中具有重要的应用.
- 该研究绘制了CRC的DL当前状态和活跃的研究方向.
- 预计DL将继续成为未来CRC研究的核心焦点.
