多模态深度学习及其在眼科人工智能的应用展望
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.
多模态深度学习;眼科;人工智能;辅助诊断
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R77;TP18(眼科学)
北京市自然科学基金面上项目;北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金;北京市科委医药协同创新专项课题
2021-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
602-607
