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摘要：人工智能 (AI) 是近十年来医疗保健行业最具革命性的发展，其中诊断成像占比最大。机器学习和深度学习 (DL) 是人工智能的子类，在图像分析方面表现出突破性的性能。它们已成为图像分类和识别领域的最新技术。机器学习涉及从图像中提取重要的特征，而 DL 使用神经网络来解决此类问题并获得更好的性能。在这篇综述中，我们讨论了机器学习和 DL 在诊断放射学领域的当前应用。深度学习应用可分为医学影像分析和分析以外的应用。在医学影像分析领域，深度卷积神经网络用于图像分类、病变检测和分割。循环神经网络也用于从电子病历中提取信息，并增强卷积神经网络在图像分类领域的应用。生成对抗网络已明确用于生成高分辨率计算机断层扫描和磁共振图像，以及从相应的磁共振成像中映射计算机断层扫描图像。除了图像分析之外，DL 还可用于质量控制、工作流程组织和报告。
诊断放射学中的人工智能
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