【摘 要】
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深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉学科研究方向。在临床场景中,医生为了实现更精准的诊断,往往需要同时参考不同类型、不同模态的影像样本进行综合分析和判断。本文介绍面向此类场景的多模态深度学习的基本概念和工作原理,结合具体
【机 构】
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中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室,中国人民大学信息学院人工智能与媒体计算实验室,北京致远慧图科技有限公司人工智能实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金面上项目(4202033),北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(19L2062),北京市科委医药协同创新专项课题(Z191100007719002)。
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深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉学科研究方向。在临床场景中,医生为了实现更精准的诊断,往往需要同时参考不同类型、不同模态的影像样本进行综合分析和判断。本文介绍面向此类场景的多模态深度学习的基本概念和工作原理,结合具体案例分析多模态深度学习在眼科领域的研究进展、应用情况及技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。
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随着人机交互技术的发展,如何利用智能、自然、高效的交互方式促进医学的发展,是近年来研究的热点问题。神经系统疾病极大影响了人们的日常生活质量,利用人机交互技术对神经系统疾病进行早期预警与辅助诊断,可在提高患者检查舒适感的同时,减轻医生工作强度,因此具有深远的临床意义。本文通过论述人机交互技术在神经系统疾病辅助诊断中的应用现状、存在问题及发展前景,思考如何利用计算机技术改进传统医学诊断方法。
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