人工智能（AI）在医学影像诊断中的成功应用使得基于人工智能的癌症成像分析技术开始应用于解决其他更复杂的临床需求。从这个角度出发，我们讨论了基于人工智能利用影像图像解决临床问题的新挑战，如预测多种癌症的预后、预测...

同步脑电-功能性磁共振成像(EEG-fMRI)的仪器和信号处理技术的进步，为人类大脑的高时空神经动力学研究提供了更近一步的方法。脑电图-功能磁共振神经成像系统的核心功能是融合两种数据，在这个过程中，机器学习发挥着关键作...

本文对近年来脑磁共振（MR）图像分割和肿瘤分级分类技术进行概述。文章强调了早期发现脑肿瘤及其分级的必要性。在磁共振成像（MRI）中，肿瘤可能看起来很清楚，但医生需要对肿瘤区域进行量化，以便进一步治疗。数字图像处理方法和...

纹理分析是一种量化图像强度变化的图像分析技术。的基本原理，以及它们的优点、缺点和应用。这项研究的重点是收集和分析近50年来有关纹理分析的研究，简要描述了不同的方法，并给出了应用实例。鉴于纹理分析应用广泛，本研究...

随着计算机算法呈指数式增长，人工智能（AI）方法有望提高医学诊断和治疗方法的精确度。影像组学方法在神经肿瘤学领域中的应用一直并可能继续处于这场革命的前沿。应用于常规和高级神经肿瘤学MRI数据的各种AI方法已经能够...

大量神经影像数据的分析，使研究者对大脑区域的各种解剖分析变得越来越精细，并有助于检测不同的大脑状况和疾病。近年来，由神经影像驱动的脑龄估计被引入作为检测不同疾病和健康状况的有效生物标志物。但由于该类方法在近...

影像组学描述了从影像图像中提取定量特征的一系列计算方法。其结果常常被用于评估影像诊断，预后以及肿瘤治疗。然而，在临床环境中，优化特征提取和快速获取信息的方法仍然面临重大挑战。同样重要的是，从临床应用角度，预测的...

2021年，借助更强大的算力、数据和模型，机器学习和自然语言处理的技术发展依然十分迅速。

在本文的上篇，我们尝试分别从机器学习算法、计算语言处理、计算机视觉及机器人分领域对ML算法发展趋势进行总结。在本文的下篇，我们尝试打破领域的边界，形成一份全局性的总结。本文仅选取分析结论部分，详细数据及分析过程...

2021 年，ML 和 NLP 领域取得了很多激动人心的进展。在 Sebastian Ruder 的最新博客《ML and NLP Research Highlights of 2021》中，他介绍了自己认为最具有启发意义的论文和研究领域。...