周读论文系列笔记(1)-review-Artificial intelligence in healthcare

本文回顾了医学中人工智能的历史,从早期的临床决策支持系统到现代的深度学习技术。重点讨论了基于图像诊断的AI在放射学、皮肤病学、眼科学和病理学的应用,如肺癌检测、皮肤癌分类、眼疾识别和病理学癌症检测。此外,还涵盖了基因组解释、生物标志物发现、临床结果预测、患者监测以及通过可穿戴设备推断健康状况等领域的进展。

第一次…不知道怎么写,好纠结(꒦_꒦)

原文链接:https://www.nature.com/articles/s41551-018-0305-z

1.A historical overview of AI in medicine

(1)First generation of AI systems : clinical decision support systems(mid-twentieth century:)
Rule-based approaches. to interpret ECGs, diagnose diseases, choose appropriate treatments, provide interpretations of clinical reasoning and assist physicians in generating diagnostic hypotheses in complex patient cases.
(2)machine learning
(3)deep learning

2.Recent breakthroughs in AI technologies and their biomedical applications

2.1 Image-based diagnosis 基于图像的诊断

Currently, automated medical-image diagnosis is arguably the most successful domain of medical AI applications.

2.1.1 Radiology 放射学

To use medical-imaging modalities to detect and diagnose diseases.
medical-imaging modalities: X-ray radiography, computed tomography, magnetic resonance imaging(MRI) and positron-emission tomography
Radiological practice relies primarily on imaging for diagnosis.

With the help of modern machine-learning methods, many radiology applications of AI, such as the detection of lung nodules using computed tomography images(使用计算机断层扫描肺结节), the diagnosis of pulmonary tuberculosis(肺结核) and common lung diseases with chest radiography(胸部X线检查的常见肺部疾病) and breast-mass identification using mammography s

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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