迁移学习如何增强不同病种医学影像的诊断能力：综述和未来展望
摘要
随着医学影像数据集的不断增长，迁移学习已被广泛用于增强不同病种的诊断能力。本文综述了迁移学习在医学影像中的应用，重点关注不同疾病领域取得的进展。还讨论了迁移学习在医学影像中的未来展望。引言
医学影像在疾病诊断和治疗中发挥着至关重要的作用。近年来，随着深度学习技术的进步，医学影像分析取得了显着进展。训练深度学习模型需要大量标注数据，这在医学领域可能既昂贵又耗时。迁移学习提供了一种解决方案，它可以通过从相关任务中学到的知识来增强新任务的模型性能。迁移学习在医学影像中的应用
迁移学习已成功应用于各种医学影像任务，包括：症、肝病和糖尿病等各种其他疾病。
未来展望
迁移学习在医学影像领域的未来展望充满希望。以下是一些有望实现的重要趋势：多模态迁移学习：利用不同模态的医学影像（例如 CT、MRI、超声）进行迁移学习，以增强诊断能力。自监督学习：使用无监督数据（例如未标注图像）进行迁移学习，以减轻对标注数据的依赖性。可解释迁移学习：开发可解释的迁移学习方法，以了解模型从相关任务中学到的知识如何影响新任务的性能。临床应用：将迁移学习方法部署到临床环境中，以提高患者护理的准确性和效率。结论
迁移学习已被证明可以增强不同病种医学影像的诊断能力。随着技术的不断进步，预计迁移学习将在医学影像领域继续发挥越来越重要的作用，从而提高患者护理的质量和效率。本文地址：http://wvs.kub2b.com/article/17619.html
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