2023年3月21日
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深度学习对大脑成像算法
从黑盒到临床工具箱?
撒迪厄斯·j·海特,视图ORCID概要阿尔曼Eshaghi
第一次出版2023年1月13日,
DOI: https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000206808
撒迪厄斯·j·海特
再生医学中心的神经科学和(T.J.H.)的健康科学统一服务大学贝塞斯达;亨利·m·杰克逊军事医学发展的基础,Inc .的贝塞斯达,医学博士;部神经炎症(A.E.),多发性硬化症女王广场中心,皇后广场神经病学研究所,伦敦大学学院;首页医学影像计算中心(A.E.),计算机科学系,伦敦大学学院联合王国。
阿尔曼Eshaghi
再生医学中心的神经科学和(T.J.H.)的健康科学统一服务大学贝塞斯达;亨利·m·杰克逊军事医学发展的基础,Inc .的贝塞斯达,医学博士;部神经炎症(A.E.),多发性硬化症女王广场中心,皇后广场神经病学研究所,伦敦大学学院;首页医学影像计算中心(A.E.),计算机科学系,伦敦大学学院联合王国。
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人工智能(AI)和机器学习的进步导致成功的应用程序的自动化医学图像分析。深度学习算法、机器学习的一个子集,特别适合学习复杂的模式在数据自动预测的新图像。1几项研究已经表明,深度学习算法应用于医学图像可能未来临床应用广泛。2、3如果成功地嵌入在未来的医疗保健系统,人工智能可能减少成本和时间相关的阅读和解释大脑扫描。然而,使用这些工具在临床实践中由于种种原因一直扑朔迷离。4、5
脚注
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- 接受的最终形式2022年11月29日。
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