| 张哲尧，徐凯.深度学习在医学影像学中的国内研究新趋势：基于CiteSpace的科学计量分析[J].放射学实践,2024,(09):1233-1237 |
| 深度学习在医学影像学中的国内研究新趋势：基于CiteSpace的科学计量分析 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2024.09.018 |
| 中文关键词: 深度学习 人工智能 医学影像 影像组学 研究趋势 科学计量学 |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：基于CiteSpace软件对我国深度学习在医学影像应用方面的文献进行科学计量分析，找出应用领域及研究趋势，为未来开展人工智能在医学影像应用的研究提供借鉴。方法：检索中国知网论文数据库（CNKI）中以医学影像、深度学习、机器学习和影像组学为主题的文献，应用Microsoft Excel 2019和CiteSpace 6.2.R2进行可视化分析，得出文献的发文时间、作者、机构、期刊、关键词的共现网络及关键词突现情况。结果：共1048篇文献纳入分析，年发文量呈稳步上升趋势。关键词共引聚类分析，高频聚类词为深度学习、人工智能、医学影像、影像组学、图像分割、机器学习、医学图像、迁移学习、神经网络、肺结节。关键词突现分析结果显示，近三年的研究热点为数据库、图像质量、CT图像、残差网络。结论：深度学习在医学影像应用的研究热度呈逐年上升的趋势。深度学习在医学影像中的应用研究，分布在图像处理、目标检测、图像分割和影像组学四个领域。医学影像数据库的构建和运用、残差网络及深度学习在医学影像中的应用为未来的研究趋势。 |
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