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卷积神经网络在口腔医学影像领域的应用现状
文献摘要：
随着计算机技术的不断发展和进步,深度学习在临床医学影像领域的辅助诊断方面取得了突破性进展.近年来,深度学习也被成功引入口腔医学领域,尤其以卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)为代表的经典模型展示出强大的鲁棒性和普适性,即推动口腔医学走向数字化、智能化、自动化,从而实现数据合作共享.深度学习在口腔常见疾病的辅助诊断、口腔医学影像中解剖结构的识别定位与分割、指导口腔医师精细的临床操作等方面都有较成功的案例.相较之前传统手工操作及医师诊断的精准度均有所提高.然而深度学习技术在口腔医学领域的研究及应用正处于萌芽阶段,有待进一步的经验积累及检测.本文将深度学习与CNN的特点进行了阐述;总结出CNN在国内外口腔医学影像领域的应用现状;讨论及归纳了深度学习方法目前应用于口腔医学的问题及展望应用前景.
文献关键词：
口腔医学;深度学习;卷积神经网络;影像诊断
中图分类号：
作者姓名：
程一彤;武峰
作者机构：
山西医科大学口腔医学院·口腔医院 太原030001;山西医科大学口腔医学院·口腔医院 太原 030001
文献出处：
引用格式：
[1]程一彤;武峰-.卷积神经网络在口腔医学影像领域的应用现状)[J].中华老年口腔医学杂志,2022(04):233-238
A类：
展望应用
B类：
口腔医学,医学影像,计算机技术,临床医学,辅助诊断,医学领域,Convolutional,Neural,Networks,展示出,动口,合作共享,常见疾病,解剖结构,识别定位,导口,口腔医师,临床操作,较之,前传,手工操作,深度学习技术,研究及应用,经验积累,深度学习方法,问题及展望,影像诊断
AB值：
0.310507
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