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基于超声图像的深度卷积神经网络模型对甲状腺癌腺外侵犯的研究
【机 构】
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浙江中医药大学
【发表日期】
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2023年01期
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在2020年席卷全球的新冠肺炎疫情中,中医因为其较好的疗效赢得了更多人的肯定,但对其质疑的声音依然强烈。立足智能时代,中医界应该理性面对现实,主动迎接智能时代的挑战,在充分发挥中医自身优势的同时,从大数据和人工智能的发展中不断吸收养分,全面推进中医的改造与革新。作为一种尝试,通过对人工智能发展三个环节即数据化、程式化、整体化的探究,谋求其对于中医革新的方法论意义,进而推进中医诊疗的标准化、规范化和
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目的:基于中医证候诊断客观化、可量化研究的需求和证候类中药新药研发中面临的中医证候信息难以标准化采集等瓶颈问题,本研究的总体目标是完成痰瘀互结证诊断量表的研制与考评,具体目标包括:一、以痰瘀互结证为例,探索中医证候诊断量表概念框架的研制思路和方法;二、以痰瘀互结证为例,探索构建中医证候最有效诊断特征的筛选方法和步骤,探析机器学习算法在痰瘀互结证诊断量化诊断模型的构建与共性关键特征条目筛选中的适用性
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