期刊介绍
期刊导读
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「AI+磁共振成像」研究进入爆发期：沈定刚教授(4)
雷峰网对该报告的主要内容进行了如下梳理。
PEREIRA, S., PINTO, A., ALVES, V. & SILVA, C. A. 2016. Brain Tumor Segmentation Using Convolutional Neural Networks in MRI Images. Ieee Transactions on Medical Imaging, 35, 1240-1251.
ORTIZ, A., MUNILLA, J., GORRIZ, J. M. & RAMIREZ, J. 2016. Ensembles of Deep Learning Architectures for the Early Diagnosis of the Alzheimer's Disease. International Journal of Neural Systems, 26, 23.
而韩国科学技术院Ye, Jong Chul教授在影响力指标上也有非常明显的优势。
Cluster 11 #10 abdominal organ腹部器官
HAN, Y., SUNWOO, L. & YE, J. C. 2020. k-Space Deep Learning for Accelerated MRI. Ieee Transactions on Medical Imaging, 39, 377-386.
图10 北卡罗来纳大学教堂山分校产出论文的主要合作机构
深度学习时代下的磁共振成像领域在2013-2021间每年的SCI论文产出数量是逐年递增的。
WACHINGER, C., REUTER, M. & KLEIN, T. 2018. DeepNAT: Deep convolutional neural network for segmenting neuroanatomy. Neuroimage, 170, 434-445.
表3 深度学习时代下的磁共振成像领域各集合主题词及其热度指数
SCHLEMPER, J., CABALLERO, J., HAJNAL, J. V., PRICE, A. N. & RUECKERT, D. 2018. A Deep Cascade of Convolutional Neural Networks for Dynamic MR Image Reconstruction. Ieee Transactions on Medical Imaging, 37, 491-503.
2022年度，截至检索日期（2022-06-27）共发文674篇。
DE VOS, B. D., BERENDSEN, F. F., VIERGEVER, M. A., SOKOOTI, H., STARING, M. & ISGUM, I. 2019. A deep learning framework for unsupervised affine and deformable image registration. Medical Image Analysis, 52, 128-143.
NIE, D., TRULLO, R., LIAN, J., WANG, L., et al. 2018. Medical Image Synthesis with Deep Convolutional Adversarial Networks. Ieee Transactions on Biomedical Engineering, 65, 2720-2730.
表2 深度学习时代下的磁共振成像领域主要的SCI论文产出机构及影响力
以上几个机构国际合著论文的合作伙伴，也多为国际知名高校或大型企业，几个机构之间也常有合著论文，如复旦大学与飞利浦、斯坦福大学与哈佛大学、北卡罗来纳大学教堂山分校与上海交通大学等。
CHEN, K. T., GONG, E. H., MACRUZ, F. B. D., et al. 2019. Ultra-Low-Dose F-18-Florbetaben Amyloid PET Imaging Using Deep Learning with Multi-Contrast MRI Inputs. Radiology, 290, 649-656.
Cluster 7 #6 neural representation神经表征
文章来源：《中国科技论文》 网址: http://www.zgkjlwzz.cn/zonghexinwen/2022/0706/848.html