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人工智能工具，尤其是卷积神经网络（CNN），正在通过增强预测性，诊断和决策能力来改变医疗保健。本综述为临床医生提供了CNN的可访问且实用的解释，并强调了它们在医学图像分析中的相关性。cnns显示自己在计算机视觉中非常有用，该字段使机器能够“看到”并解释视觉数据。了解这些模型的工作方式可以帮助临床医生充分利用其全部潜力，尤其是当人工智能继续发展并融入医疗保健时。CNN已经在包括放射学，组织病理学和医学摄影在内的各种医学领域证明了它们的功效。在放射学中，CNN已被用来自动化肺炎，肺栓塞和直肠癌等疾病的评估。 在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。 在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。 在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。 将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。在放射学中，CNN已被用来自动化肺炎，肺栓塞和直肠癌等疾病的评估。在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。 在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。 在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。 将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。
人工智能的计算机图像分析
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