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【中文期刊】 Jia-yao ZHANG Jia-ming YANG  等 《当代医学科学（英文）》 2024年44卷6期 1132-1140页 SCIMEDLINE

【摘要】 Artificial intelligence(AI)is an interdisciplinary field that combines computer technology,mathematics,and several other...

【关键词】 deep learning； artificial intelligence； fracture；

【中文期刊】 蔺璐奕 顾雅佳  《磁共振成像》 2024年15卷1期 1-5,27页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 乳腺癌严重威胁女性的生命健康和生活质量,MRI是乳腺疾病诊断中重要的工具.随着近年来软硬件技术的提高,越来越多的MRI定量特征被挖掘出来,并较形态判读等非定量特征展现出来更大的优势.本文简要论述了包括常规MRI序列、MRI新技术新方法、MR...

【关键词】 磁共振成像； 动态对比增强； 扩散加权成像；

【中文期刊】 陈婷婷 杨帆  等 《中国医科大学学报》 2024年53卷2期 178-181页 ISTICPKUCABP

【摘要】 胃肠道间质瘤是常见的胃肠道上皮下肿瘤,具有一定的恶性潜能.早期诊断及恶性潜能的预测对于胃肠道间质瘤治疗方案的制定及预后十分重要.深度学习技术已在消化道疾病诊断领域取得重大进展,可有效辅助诊断胃肠道间质瘤,并在术前预测其恶性潜能.深度学习技术...

【关键词】 深度学习技术； 胃肠道间质瘤； 诊断；

【中文期刊】 胡希 李艳  等 《实用医学杂志》 2024年40卷7期 893-897,903页 ISTICPKUCA

【摘要】 深度学习是人工智能领域一种机器学习方法,它模拟人类大脑神经网络的工作原理来解决复杂的问题,目前在医学领域已有许多重要的研究和应用,如影像诊断、生物医学数据处理、药物研发、个性化医疗等,提高了医疗诊断和治疗的准确性及效率.在辅助生殖领域,深度...

【关键词】 深度学习； 辅助生殖技术； 体外受精；

【中文期刊】 黄碧云 丁佳  等 《贵州医科大学学报》 2024年49卷8期 1191-1197页 ISTIC

【摘要】 目的 探讨深度学习重建(DLR)辅助常规压缩感知(CS)对乳腺磁共振T2W脂肪抑制序列图像质量的影响.方法 招募女性志愿者30名,在1.5 T磁共振仪上采用T2W脂肪预饱和(Fat-Sat)序列[加速因子(AS)为2.0、3.0及4.0]行...

【关键词】 磁共振成像； 深度学习重建技术； 压缩感知；

【中文期刊】 黄炜瑜 李慧珍  等 《生殖医学杂志》 2024年33卷12期 1683-1688页 ISTICCA

【摘要】 随着社会不断发展,人工智能(AI)在辅助生殖技术(ART)领域的应用逐渐引起人们的关注.近年来,AI在ART领域的配子、优质胚胎及排卵时机的选择等方面均有一定优势.本文综述了近年来AI在辅助生殖领域中的应用进展,为不孕患者可以选择更加个体化...

【关键词】 人工智能； 辅助生殖技术； 机器学习；

【中文期刊】 何以 汪鼎傑  等 《口腔疾病防治》 2024年32卷12期 971-976页 ISTIC

【摘要】 牙磨损是一种普遍且复杂的口腔问题,其发病率在全球范围内逐渐增加,不仅影响患者的口腔功能和美观,还可能导致牙齿敏感、颞下颌关节疾病等相关并发症.随着数字化技术的不断进步,其在牙磨损的诊治中展现出显著潜力.近年来,研究者们从数字化支持设备、深度...

【关键词】 数字化技术； 牙磨损； 数字化口内扫描技术；

【中文期刊】 岑菲菲 陈良  《中国医学物理学杂志》 2024年41卷11期 1437-1442页 ISTICCSCD

【摘要】 通过深度学习、机器学习等技术,能够迅速地筛选潜在的药物候选分子,并预测其与生物靶标的相互作用.此外,人工智能在药物设计、合成路径规划、临床试验数据分析等方面展现出巨大潜力,有望缩短新药从实验室到市场的时间,降低研发成本.本文综述当前人工智能...

【关键词】 人工智能技术； 深度学习； 新药研发；

【中文期刊】 陈前 王敏  等 《山东中医药大学学报》 2024年48卷3期 375-380页 ISTIC

【摘要】 三维重建在舌诊中的应用方法包括经典三维重建技术与深度学习技术,通过计算机视觉技术与图像处理算法将二维舌象图像进行三维重建,重建后的三维舌体能够对舌体胖瘦、齿痕深浅、舌苔厚薄、裂纹深长、点刺高度等立体舌象信息进行空间量化描述及精确重构,可满足...

【关键词】 中医舌诊； 三维重建技术； 深度学习算法；

【中文期刊】 李增辉 王伟  《电子科技》 2024年37卷1期 72-80页

【摘要】 医学图像处理技术随着深度学习的兴起而飞速发展.基于深度学习的医学图像分割技术成为了分割领域的主流方法,弥补了传统分割方法分割精度不足的缺点,已被应用到一些病理图像的分割任务中.文中对近年来出现的基于深度学习的分割方法进行了介绍和对比,重点综...

【关键词】 医学图像分割技术； 深度学习； U-Net；