典型文献
卷积神经网络和影像技术在精神分裂症中的研究进展
文献摘要：
精神分裂症基于影像学的研究依赖于手工提取特征,而深度学习中的卷积神经网络可以自动学习这些特征,将二者结合是时下精神分裂症研究的热点和焦点,进展迅速,前景广阔.目前已有部分学者利用卷积神经网络和影像数据对精神分裂症进行了深入的研究与讨论.本文回顾了卷积神经网络和影像学在精神分裂症诊断、鉴别诊断、预后判断以及机制探索等方面的进展,为其临床应用提供支持和依据.
文献关键词：
精神分裂症;卷积神经网络;核磁共振;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
曹沛煜;陈从新;司琪;雷家熙;李玉婷;隋毓秀
作者机构：
210029 南京医科大学附属脑科医院
文献出处：
引用格式：
[1]曹沛煜;陈从新;司琪;雷家熙;李玉婷;隋毓秀-.卷积神经网络和影像技术在精神分裂症中的研究进展)[J].临床精神医学杂志,2022(06):488-491
A类：
B类：
影像技术,精神分裂症,提取特征,自动学习,时下,影像数据,研究与讨论,鉴别诊断,预后判断,机制探索
AB值：
0.176187
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
