Lancet oncol：深度学习系统协助前列腺癌Gleason分级
本研究对采用深度学习进行前列腺活检的自动格里森分级的可能性进行研究。本研究是一项回顾性的研究，研究人员开发了一种深度学习系统根据Gleason分级标准对前列腺样本进行分级，研究人员从1243位患者中收集了5759例样本。该系统与参考标
MedSci原创 - 深度学习系统，前列腺癌，Gleason评分 - 2020-01-12
AISY：基于深度学习的缺血性卒中临床结局预测系统
，卒中的治疗和护理造成了巨大的经济负担。而缺血性卒中（IS）患者和短暂性缺血性发作（TIA）患者占卒中患者的80%。为改善IS和TIA患者的临床结局。
brainnew神内神外 - 缺血性卒中，短暂缺血性发作 - 2022-12-04
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）
Deep Learning（深度学习）学 - medscizl - 2017-05-29
Radiology：深度学习帮你看胸片
深度学习具有发挥胸片在临床应用中更大的潜能，但因其规范性、相关疾病差异和不同研究间比较困难而受限。
MedSci原创 - X线，气胸，深度学习 - 2020-05-22
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一）
Deep Learning（深度学习）学 - medscizl - 2017-05-29
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）
Deep Learning（深度学习）学 - medscizl - 2017-05-29
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）
Deep Learning（深度学习）学 - medscizl - 2017-05-29
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）
Deep Learning（深度学习）学 - medscizl - 2017-05-29
机器学习：从多元拟合，神经网络到深度学习
机器学习，或者更大的一个概念，数据科学这个领域中，同样是学了忘忘了学。不可否认，数学是机器学习的一个基石，但是也是无数人，包括笔者学习机器学习的一个高的门槛，毕竟数学差。而在这篇文章中，原作者并没有讲很多的数学方面的东西，而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学习。
36大数据 - 机器学习，概念 - 2016-07-12
Radiology：对比增强CT图像深度学习系统在肝硬化分级的价值
本研究旨在建立并验证CT图像深度学习系统（DLS）在肝硬化分级中的价值。
MedSci原创 - 对比增强CT，深度学习，肝硬化 - 2019-04-03
Radiology：深度学习与动脉自旋标记
本研究旨在利用深度学习算法改善动脉自旋标记（ASL）灌注图像的准确性和显着性，并将结果发表在Radiology上。
MedSci原创 - 深度学习，动脉自旋标记，灌注 - 2018-02-24
Radiology：深度学习连骨龄都能测？！
本研究旨在比较基于手X线片进行骨龄深度学习评价模型与专业放射科医生、现存的自动模型评价骨成熟的价值，并将结果发表在Radiology上。
MedSci原创 - 骨龄，深度学习，X线 - 2017-12-19
MIT TR：深度学习让学习更智能
2012 年 7 月，当雷·库兹威尔去见谷歌首席执行官拉里·佩奇的时候，他没想找工作。库兹韦尔是一位机器智能未来主义者，也是该领域受人尊敬的发明家；他本来是想来谈 谈自己即将出版的新书《如何创造人脑》的——佩奇曾经读过这本书的草稿。库兹韦尔对佩奇说，他想开个公司来实现他的设想，建造一台真正有智能的计算机：这 种计算机能理解语言，并能自行进行推断和作出决策。显而易见，这种事将需要完全
生物探索 - 深度学习，人工智能 - 2014-02-27
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）
Deep Learning（深度学习）学 - medscizl - 2017-05-29
Nature：深度学习向人工智能迈进
3 年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从 YouTube 视频中提取了 1000 万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由 1000 台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3天寻找重复出现的模式后，谷歌大脑凭自身判断，它可以识别一些特定的重复类别：人类面孔和人类身体，甚至是猫。 谷歌大脑发现互联网上到处都是
生物360 - 深度学习，人工智能 - 2014-01-14
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