卷积神经网络在类风湿性关节炎X光影像自动识别的应用及效果分析

摘要：

X光影像对评估关节骨密度和骨侵蚀程度具有重要意义.然而,以往临床多采用人工直接评估类风湿性关节炎X光影像的方法,一直缺乏X光影像识别方面的计算机量化诊断数据.本研究通过使用深度学习中卷积神经网络方法自动通过X光影像判断患者患有类风湿性关节炎的严重程度,该方法可以极大提高诊断的自动化水平,降低医疗工作者工作量,可以得到更为客观的诊断结果.

关键词：类风湿性关节炎、X光影像、深度学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：R197.3(保健组织与事业（卫生事业管理）)

在线出版日期：2020-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：72-74