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基于深度学习的生物医学数据分析进展
被引量:
5
1
作者
李肃义
唐世杰
+2 位作者
李凤
齐
建
卓
(
综述
)
熊文激(审校)
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期349-357,共9页
传统生物医学数据分析技术在大数据时代背景下,面临着巨大挑战,而深度学习技术在生物医学分析领域的应用,迎来了巨大的发展机遇。本文综述了深度学习在生物医学数据分析领域的最新研究进展。首先阐述了深度学习方法及工具,随后以时间为...
传统生物医学数据分析技术在大数据时代背景下,面临着巨大挑战,而深度学习技术在生物医学分析领域的应用,迎来了巨大的发展机遇。本文综述了深度学习在生物医学数据分析领域的最新研究进展。首先阐述了深度学习方法及工具,随后以时间为主线,围绕生物医学问题的提出、数据预处理方法、模型建立方法、训练算法重点总结了近五年深度学习在生物医学数据分析中的具体应用,并重点强调了医疗辅助诊断中的深度学习应用。最后给出了未来深度学习在生物医学数据分析领域可能的发展方向。
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关键词
深度学习
生物医学
数据分析
原文传递
题名
基于深度学习的生物医学数据分析进展
被引量:
5
1
作者
李肃义
唐世杰
李凤
齐
建
卓
(
综述
)
熊文激(审校)
机构
吉林大学仪器科学与电气工程学院
西宁第一人民医院
吉林大学第一医院
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期349-357,共9页
基金
国家重点技术研发计划(2017YFC0307700)
吉林省国家自然科学基金项目(20180101049JC)。
文摘
传统生物医学数据分析技术在大数据时代背景下,面临着巨大挑战,而深度学习技术在生物医学分析领域的应用,迎来了巨大的发展机遇。本文综述了深度学习在生物医学数据分析领域的最新研究进展。首先阐述了深度学习方法及工具,随后以时间为主线,围绕生物医学问题的提出、数据预处理方法、模型建立方法、训练算法重点总结了近五年深度学习在生物医学数据分析中的具体应用,并重点强调了医疗辅助诊断中的深度学习应用。最后给出了未来深度学习在生物医学数据分析领域可能的发展方向。
关键词
深度学习
生物医学
数据分析
Keywords
deep learning
biomedical science
data analysis
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TP18 [医药卫生—基础医学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的生物医学数据分析进展
李肃义
唐世杰
李凤
齐
建
卓
(
综述
)
熊文激(审校)
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
原文传递
已选择
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