医疗保健中的深度学习:详细分析
通过深入研究深度学习模型在医疗解决方案中的部署,本研究旨在探讨在医疗系统中使用的深度学习方法,包括前沿的网络设计、应用和市场趋势,以及当前未解决的问题和潜在方向。
Oct, 2023
本文介绍了深度学习在生物信息学中的应用, 并按生物信息学领域(组学,生物医学成像,生物医学信号处理)和深度学习架构(深度神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,新兴架构)将其进行分类,同时讨论了深度学习在生物信息学中存在的理论和实际问题,并提出了未来的研究方向。
Mar, 2016
通过综合研究文献,本文广泛探讨了深度学习在各个学科中的潜在应用,以及相关的优势和挑战,验证了深度学习在预测分析方面的准确性和优势,使其成为一种强大的计算工具。深度学习独立于训练数据,因此需要大量的数据进行有效的分析和处理。为了处理大量的医疗、科学、医疗保健和环境数据,可以利用诸如 LSTMs 和 GRUs 的门控架构。对于多模态学习,神经网络中的共享神经元和特定任务的专用神经元是必要的。
Sep, 2023
本文回顾和分析了过去十年来电子病历存储数字化信息的激增,以及深度学习技术在医疗信息学上的应用。同时,作者也讨论了目前技术的不足之处,提出了 EHR 基于深度学习未来的研究方向。
Jun, 2017
医疗环境中存在大量且多样化的数据,然而仅有少部分文本化电子健康数据被处理和解释,这导致了大数据操作的困难,研究致力于分析医疗领域的术语、自然语言处理和深度学习技术,以期提出相关解决方案。
Jan, 2024
本文总结和回顾了过去五年来针对深度学习在医学图像分析领域中面临着的挑战和问题进行的一系列研究和尝试,强调了半监督和无监督深度学习在医学图像分析领域的最新进展和贡献,并讨论了未来研究的可能解决方案和技术挑战。
May, 2021
本研究指出深度学习可以为数据驱动的机器健康监测提供有用的工具,在介绍深度学习技术后,主要从自编码器、深度置信网络、卷积神经网络和循环神经网络等方面综述了其在机器健康监测系统中的应用,并讨论了一些新的基于深度学习的方法趋势。
Dec, 2016
本文评估了应用深度学习于 Prognostics 和 Health Management(PHM)领域,用于检测、诊断和预测复杂工业资产故障的现状、挑战、潜在解决方案和未来研究需求。
May, 2020