TY -的A2 Javed阿卜杜勒·拉赫曼盟——高,Zhihong AU -卢,利华国际盟——王,本厂盟——太阳,甄盟——陈爱盟——张,香非盟-潘,参会AU -,海滨盟——张,于非盟——全Shichao AU -阴,Shaobo AU -林,Cai盟——沈,西安PY - 2022 DA - 2022/12/28 TI -机器学习应用于智能医学图像诊断和建设智能服务过程SP - 9152605六世- 2022 AB -引入数字技术在医疗行业的持续困难的实现和使用。缓慢的进展在统一不同的医疗体系,和全球的大部分仍然缺乏一个完整的医疗体系。因此,它是至关重要的和有利的卫生保健提供者理解人工智能的基本思想,以设计和交付自己的AI-powered技术。AI通常被定义为:机器模拟人类认知功能的能力。它可以解决工作与人类同等或更高的性能通过结合计算机科学、算法、机器学习和数据的科学。医疗体系是一个动态的、发展的环境,和医学专家不断面临新的问题,转移的工作,频繁的中断。由于这种变化,疾病诊断经常成为二级关心卫生保健专业人士。此外,临床医疗信息的解释是一种认知要求。这不仅适用于经验丰富的专家,但也与不同个体或有限的技能,比如年轻医生助理。在本文中,我们提出了各种先进的方法比较分析的深度学习医学影像诊断和评估不同的重要特征。 The methodology is to evaluate various important factors such as interpretability, visualization, semantic data, and quantification of logical relationships in medical data. Furthermore, the glaucoma diagnosis system is discussed in detail via qualitative and quantitative approaches. Finally, the applications and future prospects were also discussed. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9152605 DO - 10.1155/2022/9152605 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -