杂志简介：《第二军医大学学报》杂志经新闻出版总署批准，自1980年创刊，国内刊号为31-1001/R，是一本综合性较强的医学期刊。该刊是一份月刊，致力于发表医学领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：论著、综述、学术园地、海洋军事医学、短篇论著、病例报告
杂志简介：《第二军医大学学报》杂志经新闻出版总署批准，自1980年创刊，国内刊号为31-1001/R，是一本综合性较强的医学期刊。该刊是一份月刊，致力于发表医学领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：论著、综述、学术园地、海洋军事医学、短篇论著、病例报告
作者：萧毅; 夏晨; 张荣国; 刘士远 刊期：2018年第08期
深度神经网络是新一代人工智能技术,其在自然语言处理、学习能力、计算机视觉上将机器的认知能力推向了新的高度。目前,深度神经网络在医学影像中的应用主要集中在发现异常、量化测量和鉴别诊断3个方面,基于深度神经网络的医学影像研究已涉及放射影像、病理图像、超声影像、内镜影像等多个领域。深度神经网络在一些任务场景中已展现出与医师相当...
作者：顾坚磊; 江建平; 田园; 蔡小舒; 吕晖; 于广军 刊期：2018年第08期
罕见病的发病率极低,但其总体患病人数不少。罕见病引起的病变后果严重,对患者及其家庭和社会造成了沉重负担。虽然当前利用基因测序技术、临床决策支持系统结合人工智能技术辅助临床进行遗传病诊断的研究火热,但临床诊断罕见病仍是非常大的技术挑战。本文简要综述了罕见病临床决策系统,旨在分析人工智能技术在罕见病中的发展现状和挑战。
作者：陈辛畋; 阮春阳; 于观贞; 张彦春 刊期：2018年第08期
中医研究和发展存在两大难题:传承难和临床服务能力低。随着人工智能技术在医学领域应用的逐渐成熟,在国家推动中医发展的战略背景下,构建全生态中医知识库和智慧系统将改善中医传统传承模式,提升中医临床服务能力。同时,完善中医智能化的相关法律法规将会推动智慧中医发展,进一步提升中医服务能力,最终实现面向基层的涵盖中医知识构建与分析的...
作者：王斐; 刘荣 刊期：2018年第08期
近年来,微创外科获益于电子信息技术的进步及创伤小、恢复快等传统外科无法比拟的优势,迅速兴起并蓬勃发展,成为外科智能化发展的萌芽。医疗需求的不断提高、外科智能化的不断进步、新技术发展的逐步积累,特别是人工智能技术的突破,最终外化为智能外科的诞生。智能外科可以将外科实践的自动化水平提升到新高度,并将改变外科医师的思维模式,催生...
作者：高云姝; 周洁; 潘军; 于观贞; 梁军 刊期：2018年第08期
肺癌是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,严重威胁人类健康,因此提高肺癌的诊疗效率至关重要。人工智能技术为肺癌的诊治带来了新思路,目前大量研究集中于肺部肿瘤的早期筛查、诊断、治疗和病程管理,以及研发基于深度学习的计算机辅助诊断系统,并取得了显著效果。本文系统阐述了人工智能技术在肺部肿瘤早期筛查、病理诊断、预后评估、手术导航和免...
作者：陈颖; 魏培莲; 潘军; 周洁; 董昌盛; 于观贞 刊期：2018年第08期
基于病理切片图像的人工智能技术促进了医学发展,而病理人工智能技术的发展得益于数字化全玻片。全玻片数字化能提供大量可任意放大和方便标注的数据,利于深度学习,极易临床推广应用。数字化全玻片不仅可应用于人体病理,其在动物和植物病理方面也可发挥重要作用。本文系统性探讨了数字化全玻片结合人工智能技术在病理识别、特征提取、动物模型和...
作者：崔骥; 许家佗 刊期：2018年第08期
中医诊疗技术现代化必须借助现代科学技术的发展。以中医辨证论治理论为核心、现代中医诊断技术为支持,借助人工智能技术将文献数据的中医诊疗决策内容信息化、智能化。通过病证临床诊断、治疗、疗效评价决策方法,病证诊疗结合、中西医数据汇通,建立现代中医诊断技术与中医智能诊疗系统,建立符合中医自身特点的诊疗技术体系,最大限度发挥人机结...
作者：王威; 李郁; 张文娟; 田野; 骞爱荣 刊期：2018年第08期
深度学习技术的迅猛发展为辅助医师进行高精度的疾病诊断提供了新的方法和思路。本文综述了医学疾病诊断领域常用的深度学习模型,即卷积神经网络、深度信念网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络模型的原理及特点;然后从肺癌、乳腺癌、糖尿病视网膜病变等几种典型的疾病出发,介绍了深度学习技术在疾病诊断领域的应用;最后基于目前深度学习技术在疾...
作者：赵亮 刊期：2018年第08期
医学影像技术在疾病的检测、诊断和治疗中起着重要作用。由于人类专家经验的不稳定性,机器学习技术有望辅助研究人员和医师以提高影像诊疗的准确性和减少医疗资源的不均衡性。本文系统概述了深度学习技术的一些方法,介绍了医学影像学中的深度学习技术的应用研究,同时讨论了深度学习技术在医学影像中的局限性。
作者：丁光宇; 高强 刊期：2018年第08期
近年来人工智能技术发展迅速,应用范围不断扩大。在医学领域,人工智能技术已在影像学、病理诊断、疾病管理、药物研发、手术导航等诸多方面崭露头角。肝脏肿瘤是我国常见疾病,人工智能技术在这一领域的研究和应用前景广阔。本文概述了人工智能技术在肝脏肿瘤的影像学和病理诊断、预后判断、治疗方案选择、手术辅助等方面的研究进展,并展望人工智...
作者：刘琦 刊期：2018年第08期
新药研发是一个系统工程,周期长、成功率低。传统药物研发在于发现疾病相关的有效靶点,借助各种技术进行小分子(或大分子)的筛选与设计。人工智能技术在医学多个领域已取得显著进展,其在新药研发领域能整合大量高通量组学数据、网络药理学数据和图像等高维表型数据,进行有效靶点的筛选和药物设计,节省药物研发成本,缩短药物研发时间。本文探讨了...
作者：杨蕴; 阮春阳; 杨美清; 于观贞; 田建辉 刊期：2018年第08期
“互联网+”的飞速发展和大数据技术的广泛应用为人工智能技术的发展奠定了基础。基于强大的深度学习理论与技术,人工智能技术已在医学专家问答、中医医学影像切割和分类、中医四诊客观化等众多领域取得了突破。中医药传承发展迫切需要解决的问题是效率的提高,而人工智能技术已在数据挖掘、智能诊疗、智能学习、诊疗指南构建等方面促进中医药的...
作者：李建强; 张苓琳; 张莉; 杨吉江; 王青 刊期：2018年第08期
目的利用深度学习方法自动提取眼底白内障特征,构建白内障自动分类器,并可视化分析深度网络中间层特征的逐层变换过程。方法 基于临床眼底图像,使用深度卷积神经网络(CNN)从输入数据的原始表示直接学习有用的特征,对比分析CNN自动提取的特征与预定义特征的性能表现。然后利用反卷积神经网络(DN)量化分析CNN各个中间层的特征,进一步研究输入图像...
作者：郑欣; 周梅; 孙力; 邱崧; 于观贞; 李庆利 刊期：2018年第08期
目的探索神经网络结合显微高光谱成像识别乳腺癌组织的可行性和应用价值。方法采用显微高光谱成像技术采集乳腺癌组织的图像数据,使用基于神经网络的显微高光谱乳腺癌组织图像分析方法,实现乳腺癌组织的自动分类和区域划分。提出数据预处理方法以提高图像的信噪比,利用神经网络训练图谱信息识别乳腺组织病变区域并突显以利于可视化。结果基于神...
作者：杨晶东; 单体展 刊期：2018年第08期
目的针对医疗服务机器人目标识别中特征匹配准确率低、实时性差等问题,提出一种基于评分框架的基于网格的运动统计(SF-GMS)特征配准算法。方法SF-GMS算法使用网格对特征点邻域进行分割,统计每个邻域中特征点的数量,设置评分框架函数,根据邻域特征点数量和评分阈值判断特征匹配准确性。结果和结论与典型性特征配准算法随机采样一致性(RANSAC)算法...
影响因子：0.16
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期刊级别：省级期刊
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发行周期：月刊
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期刊级别：省级期刊
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期刊级别：北大期刊
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