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深度学习在骨折诊断中的应用综述 被引量：1
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作者 哈里旦木·阿布都克里木 冯珂 +2 位作者 史亚庆 尼合买提·阿布都克力木 阿布都克力木·阿布力孜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期47-61,共15页
深度学习辅助诊断是减少临床中骨折漏诊误诊的有效方法。目前,深度学习在骨折诊断中的研究成果较多,但缺少对该领域研究现状进行总结分析的综述性文章。对领域内现有的文献进行总结;介绍骨折影像及相关数据集;系统地阐述三种基于深度学... 深度学习辅助诊断是减少临床中骨折漏诊误诊的有效方法。目前,深度学习在骨折诊断中的研究成果较多,但缺少对该领域研究现状进行总结分析的综述性文章。对领域内现有的文献进行总结;介绍骨折影像及相关数据集;系统地阐述三种基于深度学习的骨折辅助诊断方法,对各方法中包含的深度学习模型进行比较;按照不同骨折类型进行分类,对各类型骨折诊断中深度学习方法的应用进行展示。分析发现,深度学习在骨折诊断领域的应用和研究已取得显著进展,模型性能可与临床医生相当。但模型在训练时受数据集的影响较大,新的模型和技术较难得到实施。深度学习辅助骨折诊断仍有较大的发展空间。 展开更多
关键词 深度学习 影像数据集 骨折诊断
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