典型文献
卷积神经网络在甲状腺结节诊断中的应用
文献摘要：
甲状腺癌的发病率近些年来不断上升,早期确诊甲状腺结节可以有效降低甲状腺癌死亡率.超声检查通常为甲状腺医学成像的首选方案,根据近些年国内外发表的相关文献,系统地概述了卷积神经网络(CNN)针对超声图像的甲状腺结节诊断算法,主要内容包括CNN在甲状腺结节的病灶区域提取、良恶性分类以及钙化点识别三个方面的应用.各算法的基本设计思想、网络架构形式、相关改进目的及方法都得到详细阐述,旨在为研究人员提供更清晰的参考思路.最后,总结性分析了基于CNN的甲状腺结节诊断的各类算法并探讨了其未来可能的研究热点及相关难点.
文献关键词：
图像处理;卷积神经网络;甲状腺结节;算法;超声
中图分类号：
作者姓名：
王选齐;杨锋;曹斌;刘静;魏德健;曹慧
作者机构：
山东中医药大学智能与信息工程学院,山东济南250355;山东省中医院,山东济南250000
文献出处：
引用格式：
[1]王选齐;杨锋;曹斌;刘静;魏德健;曹慧-.卷积神经网络在甲状腺结节诊断中的应用)[J].激光与光电子学进展,2022(08):18-32
A类：
B类：
甲状腺结节,甲状腺癌,超声检查,医学成像,超声图像,区域提取,良恶性分类,钙化,设计思想,网络架构,总结性,未来可能
AB值：
0.207754
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