使用MRI研究脑瘤分类:对2015年至2024年期间选定的文章进行科学度分析
Gunde Mounika1, Sreedhar Kollem2, Srinivas Samala1
1Department of ECE, SR University, Warangal, Telangana, India, 506371.
Neuroradiology
|July 18, 2025
概括
这项研究分析了2015-2024年使用磁共振成像 (MRI) 研究的脑瘤分类. 深度学习是一个不断增长的趋势,科学度分析揭示了关键主题和未来的研究方向.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 放射学 放射学是一门学科.
- 图书统计学 图书统计学
背景情况:
- 磁共振成像 (MRI) 对于对大脑异常进行非侵入性评估至关重要.
- 使用MRI对脑瘤分类的现有研究缺乏全面的科学度分析.
研究的目的:
- 用MRI进行脑瘤分类研究的科学测量分析.
- 调查2015年至2024年的趋势.
主要方法:
- 从Scopus数据库中提取了348篇同行评审的文章.
- 使用CiteSpace和VOSviewer进行科学度分析.
- 分析了引用频率,作者合作和出版趋势.
主要成果:
- 确定了领先的作者,备受引用的期刊和国际研究合作.
- 同时发生网络突出突出研究主题.
- 图书计量对接揭示了该领域的知识进步.
结论:
- 深度学习方法在基于MRI的脑瘤分类中越来越普遍.
- 该研究确定了当前的趋势,研究缺口和未来的研究途径.


