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【中文期刊】 成汉林 史中青  等 《中华医学超声杂志（电子版）》 2024年21卷2期 128-136页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的:提出一种基于深度学习的切面识别模型SlowFast-Echo，进行二维经胸超声心动图动态图像的切面类型自动识别。方法:选取2022年8月至12月在南京大学医学院附属鼓楼医院超声医学科完成二维经胸超声心动图检查的722例受检者（含心尖二...

【关键词】 超声心动图； 切面识别； 深度学习；

【中文期刊】 杨龙雨禾 王跃强  等 《中华腔镜泌尿外科杂志（电子版）》 2024年18卷2期 178-182页 ISTIC

【摘要】 疾病的诊断和治疗，尤其对于肿瘤，需要依靠影像学等辅助资料，同时根据患者自身病情、预后等选择不同的个体化治疗方案。这往往依赖于医师的临床经验及准确判断，需要大量的时间和经验积累。而在人工智能（artificial intelligence，A...

【关键词】 人工智能； 机器学习； 深度学习；

【中文期刊】 李晓阳 刘柏隆  等 《中华腔镜泌尿外科杂志（电子版）》 2023年17卷6期 549-552页 ISTIC

【摘要】 女性盆底功能障碍（pelvic floor dysfunction，PFD）指女性盆底的肌肉、韧带、结缔组织等支持结构因创伤、退化等因素导致缺陷或松弛而出现的一类疾病，以压力性尿失禁（stress urinaryincontinence，S...

【关键词】 女性，盆底功能障碍； 大数据； 人工智能（AI）；

【中文期刊】 高萌 杨仙鸿  等 《中华皮肤科杂志》 2019年52卷2期 131-134页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 随着技术发展,医疗行业正进入“大数据”和“精准医学”的新纪元.人工智能可以辅助诊疗过程,减轻医生的数据分析压力.目前,人工智能在医学领域主要应用于图像识别、遗传学和基因组学、智能诊疗、预测预后等方面,其准确性可接近人类专家水平.其中,图像识...

【关键词】 人工智能； 机器学习； 图像识别；

【中文期刊】 张菁 钟绿  等 《第二军医大学学报》 2019年40卷5期 483-491页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 采用迁移学习技术构建胃镜图像识别模型,探讨其对胃癌的诊断价值.方法 收集2001例胃癌、2119例胃溃疡、2168例慢性胃炎患者的普通清晰白光胃镜图像,将其分为训练集图像组(1851例胃癌、1969例胃溃疡和2018例慢性胃炎图像)和...

【关键词】 人工智能； 迁移学习； 胃镜检查；

【中文期刊】 齐向东  《中华整形外科杂志》 2019年35卷11期 1051-1055页 MEDLINEISTICPKUCSCD

【摘要】 人工智能(artificial intelligence,AI)技术近5年在医学领域飞速发展,该文综述了在大数据时代AI在整形外科的研究与应用进展,阐述了其与既往科研的不同点、存在的主要问题和开展AI研究的路径,提出通过医工深度整合、统一数...

【关键词】 人工智能； 整形外科； 深度学习；

【中文期刊】 钟京谕 姚伟武  《中华放射学杂志》 2019年53卷9期 790-793页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA

【摘要】 影像检查是骨关节炎(osteoarthritis,OA)诊断的重要手段,但受制于巨量的影像数据、人眼有限的辨识能力以及医师的主观性,为患者提供精准乃定量的诊断评估结果有很大的挑战,对于患者风险及预后的预测有一定的局限性.人工智能(artif...

【关键词】 人工智能； 骨关节炎；

【中文期刊】 李夏 吴练练  等 《中华消化内镜杂志》 2019年36卷4期 240-245页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的 分析实时胃镜监控系统(即胃镜精灵)在胃镜检查中的盲区监测功能与自主图像采集功能.方法 收集武汉大学人民医院消化内镜中心数据库2017年5月至2018年5月间的全部胃镜图像,根据入选排除标准,共选取38522张胃镜图像训练和验证胃镜精灵...

【关键词】 胃镜检查； 人工智能； 盲区监测；

【中文期刊】 汪佶 张贵华  等 《中华实验眼科杂志》 2019年37卷8期 653-657页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的 评估深度学习中标准化人工标注在早产儿视网膜病变(ROP)图像识别中的应用价值.方法 根据ROP国际分类标准,将ROP各期病变分为分期病变和附加病变.标注图片来源于汕头国际眼科中心,采用分层抽样法随机提取2009年8月至2018年7月R...

【关键词】 人工智能； 标准化标注； 深度学习；

【中文期刊】 陈琢 周欣  等 《第二军医大学学报》 2019年40卷5期 471-477页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 基底细胞癌(BCC)是最常见的皮肤肿瘤之一,临床医师可以根据发病部位、皮损外观特点做出初步诊断,还可以通过皮肤镜等无创检查手段进行图像分析与拟诊,最终依据组织病理结合临床信息确诊.近年随着人工智能(AI)技术的发展,利用机器视觉对图像进行自...

【关键词】 基底细胞癌； 人工智能； 病理学；