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深度学习技术的迅猛发展为辅助医师进行高精度的疾病诊断提供了新的方法和思路.本文综述了医学疾病诊断领域常用的深度学习模型, 即卷积神经网络、深度信念网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络模型的原理及特点;然后从肺癌、乳腺癌、糖尿病视网膜病变等几种典型的疾病出发, 介绍了深度学习技术在疾病诊断领域的应用;最后基于目前深度学习技术在疾病诊断中的局限性提出了未来发展方向.

作者:王威;李郁;张文娟;田野;骞爱荣

来源:第二军医大学学报 2018 年 39卷 8期

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作者:
王威;李郁;张文娟;田野;骞爱荣
来源:
第二军医大学学报 2018 年 39卷 8期
标签:
人工智能 深度学习 疾病诊断 神经网络 artificial intelligence deep learning disease diagnosis neural networks
深度学习技术的迅猛发展为辅助医师进行高精度的疾病诊断提供了新的方法和思路.本文综述了医学疾病诊断领域常用的深度学习模型, 即卷积神经网络、深度信念网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络模型的原理及特点;然后从肺癌、乳腺癌、糖尿病视网膜病变等几种典型的疾病出发, 介绍了深度学习技术在疾病诊断领域的应用;最后基于目前深度学习技术在疾病诊断中的局限性提出了未来发展方向.