机器学习及其在肝脏疾病影像诊断中的研究进展
刘文广
谢斯敏
周雅芳
胡家熙
李梦思
李文政
1.中南大学湘雅医院放射科,长沙,4100082.中南大学湘雅医院放射科,长沙,4100083.中南大学湘雅医院放射科,长沙,4100084.中南大学湘雅医院放射科,长沙,4100085.中南大学湘雅医院放射科,长沙,4100086.中南大学湘雅医院放射科,长沙,410008
摘要：机器学习(ML)是指计算机通过大量数据训练及分析来模拟人类的学习行为从而获得新的知识和技能,是人工智能的核心.目前,ML在肝脏疾病方面的研究因影像分割困难而相对较少,但随着ML算法的不断改进,在肝脏影像的应用逐步增多,如对慢性肝病的筛查和病情严重程度评估;肝脏局灶性病变的鉴别和分类,辅助医生诊断;肝病图像分割算法的改进,图像质量的自动评估等.就ML的概念、发展、常见算法以及ML在肝脏疾病影像诊断中的研究进展进行系统回顾和介绍.
关键词：机器学习人工智能肝脏成像慢性肝病肝癌
分类号：R575(消化系及腹部疾病)R445(诊断学)TP181(自动化基础理论)
资助基金：湖南省重点研发计划项目(2017SK2014)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 16-21 )
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