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3. 关键词检索： 检索范围包括文献原文给出的中、英文关键词，以及对文献进行分析计算后机器标引出的关键词。机器标引的关键词基于对全文内容的分析，结合专业词典，解决了文献作者给出的关键词不够全面准确的问题。
4. 篇名检索： 期刊、会议、学位论文、辑刊的篇名为文章的中、英文标题。报纸文献的篇名包括引题、正标题、副标题。年鉴的篇名为条目题名。
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通过这些索引和检索方式，用户可以在中国知网上找到所需的学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源。
基于人工智能的医学影像诊断技术研究与应用
二、人工智能在医学影像诊断中的应用
1. 图像识别技术
图像识别技术是人工智能在医学影像诊断中应用的基础。通过深度学习、卷积神经网络（CNN）等技术，AI可以自动识别图像中的病变区域，如肿瘤、骨折等。与传统方法相比，AI在图像识别方面的准确性和效率有了显著提高。
2. 辅助诊断系统
基于人工智能的辅助诊断系统可以自动分析医学影像，为医生提供诊断建议。这些系统通常包括图像预处理、特征提取、分类和预测等模块。通过不断学习和优化，辅助诊断系统的准确性和可靠性不断提高。
3. 病理图像分析
病理图像分析是医学影像诊断的重要环节。人工智能技术可以自动识别病理图像中的细胞、组织结构等，为病理医生提供辅助诊断。此外，AI还可以对病理图像进行定量分析，如细胞密度、细胞核大小等，有助于提高病理诊断的准确性。
三、人工智能在医学影像诊断中的应用挑战
1. 数据质量与数量
医学影像数据的质量和数量直接影响AI模型的训练效果。在实际应用中，如何获取高质量、大规模的医学影像数据是一个挑战。
2. 模型泛化能力
AI模型在训练过程中可能存在过拟合现象，导致模型在未知数据上的表现不佳。提高模型的泛化能力是医学影像诊断AI应用的关键问题。
3. 医学知识融合
医学影像诊断不仅需要图像处理技术，还需要医学知识。如何将医学知识有效地融入AI模型，提高诊断的准确性和可靠性，是一个亟待解决的问题。
