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典型文献
自然语言处理在医学影像分析中的应用
文献摘要:
自然语言处理和医学影像的发展使深度学习模型能够在各种领域和各种数据模态中表现出出色的通用性.这些进步不仅加深了对数据的理解,而且促进了学界对最先进架构及其前景的认识.医学影像研究人员已经认识到仅针对图像研究的不足之处,以及对多模态输入进行综合分析的重要意义.但是,目前相关综述论文的缺乏不利于这个研究方向的发展.本篇综述介绍了自然语言处理和医学图像结合这一领域的背景,并分5个主题回顾现有文献的研究目标、模型架构、目标任务、实验数据和性能指标,还对该领域未来可能的发展方向进行简要描述,旨在为研究人员和医护人员提供现有学术研究的详细总结,提出理性的见解,进而促进未来的研究.
文献关键词:
医学影像;自然语言处理;深度学习;多模态输入
作者姓名:
刘正梁;贺孟申;姜作伟;吴子豪;戴海星;张练;罗思一;韩甜乐;李响;蒋希;朱大江;蔡晓妍;葛宝;刘伟;刘军;沈定刚;刘天明
作者机构:
佐治亚大学计算机学院,美国佐治亚雅典30602;陕西师范大学物理学与信息技术学院,西安710119;西北工业大学自动化学院,西安710072;梅奥医学中心放射肿瘤科,美国亚利桑那凤凰城85054;西安交通大学电子与信息学部,西安710049;马萨诸塞州总医院和哈佛医学院,美国马萨诸塞波士顿02114;电子科技大学生命科学与技术学院,成都611731;德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系,美国德克萨斯阿灵顿76019;中南大学湘雅二医院放射科,长沙410011;上海科技大学生物医学工程学院,上海201210
引用格式:
[1]刘正梁;贺孟申;姜作伟;吴子豪;戴海星;张练;罗思一;韩甜乐;李响;蒋希;朱大江;蔡晓妍;葛宝;刘伟;刘军;沈定刚;刘天明-.自然语言处理在医学影像分析中的应用)[J].中南大学学报(医学版),2022(08):981-993
A类:
B类:
自然语言处理,医学影像分析,深度学习模型,出出,出色,通用性,最先,图像研究,多模态输入,述论,本篇,医学图像,模型架构,目标任务,未来可能,医护人员
AB值:
0.271507
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