李寒笑,曾甜,邢雨,朱好辉.机器学习用于慢性肾衰竭研究进展[J].中国医学影像技术,2024,40(4):614~617
机器学习用于慢性肾衰竭研究进展
Application progresses of machine learning in chronic renal failure
投稿时间:2023-11-05  修订日期:2024-01-11
DOI:10.13929/j.issn.1003-3289.2024.04.029
中文关键词:  机器学习  肾衰竭,慢性  诊断  预后
英文关键词:machine learning  kidney failure, chronic  diagnosis  prognosis
基金项目:国家自然科学基金面上项目(82371980)、2021年度河南省卫生健康中青年学科带头人培养项目。
作者单位E-mail
李寒笑 新乡医学院研究生院, 河南 新乡 435000
河南省人民医院超声科, 河南 郑州 450003 
 
曾甜 河南省人民医院超声科, 河南 郑州 450003  
邢雨 河南省人民医院超声科, 河南 郑州 450003  
朱好辉 河南省人民医院超声科, 河南 郑州 450003 zhh761126@163.com 
摘要点击次数: 344
全文下载次数: 359
中文摘要:
      慢性肾衰竭(CRF)为多因素所致慢性进行性肾实质损害,进而可累及全身多系统。机器学习(ML)可对高维医学数据进行数据分析和挖掘,对于解决临床复杂问题具有显著潜力。本文围绕ML用于CRF研究进展进行综述。
英文摘要:
      Chronic renal failure (CRF) represents chronic progressive renal parenchyma damage caused by multiple factors, which might involve various systems of patients. Machine learning (ML) has shown significant potential for solving complex clinical problems due to its ability of data analysis and data mining for high-dimensional medical data. The application progresses of ML in CRF were reviewed in this article.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器