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    首页 > 临床检验杂志 > 深度学习在病理及检验诊断图像分析中的应用

    深度学习在病理及检验诊断图像分析中的应用

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    摘要深度学习模型如卷积神经网络、自动编码器、生成对抗网络等凭借强大的数据拟合能力和泛化能力,已成为医学辅助诊断的必然趋势.深度学习具有效率高、速度快、准确率高、客观性强等优势,广泛应用于病理学及检验诊断学等领域.该文阐述深度学习在病理学及检验诊断学图像分析领域的优势及基本模型,介绍其在病理学及检验诊断学中的应用及进展,总结面临的问题与挑战.

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    作者 张喆 [1] 夏薇 [2] 许建成 [3] 学术成果认领
    作者单位 北华大学医学技术学院,吉林吉林132013;吉林大学第一医院检验科,长春130021 [1] 北华大学医学技术学院,吉林吉林132013 [2] 吉林大学第一医院检验科,长春130021 [3]
    关键词 深度学习图像分析计算机辅助诊断病理学检验诊断学
    分类号 R446
    栏目名称 综述
    DOI 10.13602/j.cnki.jcls.2022.05.14
    发布时间 2022-07-15
    • 浏览62
    • 被引2
    • 下载9
    临床检验杂志

    临床检验杂志

    2022年40卷5期

    378-380页

    ISTICCA

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