[机器学习在牙周病研究中的视觉分析,2001-2023]
Huili Lin1, Jun Chen, Wenjie Li
1Hunan Engineering Research Center for Oral Digital Intelligence and Personalized Medicine; Hunan Key Laboratory of Oral Health Research; Hunan Clinical Research Center of Oral Major Diseases and Oral Health; Academician Workstation for Oral-maxillofacial and Regenerative Medicine and Xiangya School of Stomatology, Central South University. Changsha 410008, China. E-mail: 2125413957 @qq.com.
概括
机器学习 (ML) 在牙周病研究中越来越多地应用,最近的重点是基于图像的细分和用于诊断的特征提取. 这一分析突出了ML的ML.
科学领域:
- 图书识别和科学识别技术
- 计算智能是一种计算智能.
- 牙周病学 牙周病学
背景情况:
- 牙周病对全球的健康造成重大负担.
- 机器学习 (ML) 为了解和管理牙周病症提供了新的方法.
- ML在牙周学中的应用是一个快速发展的领域.
研究的目的:
- 系统地分析和可视化有关机器学习在牙周病的文献.
- 确定该领域的关键应用,研究趋势和热点.
- 为未来的研究方向提供洞察力,在 ML 周期学.
主要方法:
- 从科学网络核心集合 (2001-2023) 中对出版物的图书统计分析.
- 使用了包括Bibliometrix,CiteSpace和VOSviewer在内的可视化工具.
- 总共有127篇相关论文被纳入分析.
主要成果:
- 自2018年以来,出版和引用频率显示出显著的上升趋势.
- 高频关键词包括"牙周炎"",机器学习"和"深度学习".
- 最近的临床研究热点包括基于图像的细分和特征提取,用于诊断牙周病和围植入炎. 基础研究重点是生物标志物查.
结论:
- 文献展示了ML在牙周病研究中的越来越多的应用和新兴热点.
- 在帮助诊断和理解疾病机制方面,ML显示出前途.
- 这一分析可以作为一个有价值的参考指导未来的研究努力在ML为牙周学.
