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核医学中的机器学习：第二部分——神经网络与临床

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摘要摘要第一部分概述了机器学习(ML)在核医学中的应用，第二部分重点介绍神经网络。该文先用一个例子说明神经网络是如何工作的，并讨论其潜在的应用。重点关注ML在图像重建、低剂量PET、疾病检测以及诊断和预后预测的最新进展。目前在核医学中应用的ML算法呈现多样化，迫切需要对算法设计和结果指标解读进行规范，该文给出了一个规范清单以供业界参考和遵循。

DOI 7dm5mw5e4n/5490254

作者谢宗能(译者) 颜建华(审校者)

机构地区上海理工大学医疗器械与食品学院　200093 上海健康医学院、上海市分子影像学重点实验室　201318,上海健康医学院、上海市分子影像学重点实验室　201318

出处《中华核医学与分子影像杂志》 2021年08期

关键词机器学习核医学神经网络

分类 [医药卫生][]

出版日期 2021年09月05日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）