{“id”：“https://openalex.org/W2990263762“，”doi“：”https://doi.org/10.109/tpami.2019.2955476“，”title“：”用于自然场景和医学图像识别的文本引导神经网络训练“，”display_name“：”基于文本引导的神经网络训练用于自然场景与医学图像识别“，”publication_year“：2019，”publitation_date“：”2019-11-26“，”ids“：{”openalex“：”https://openalex.org/W2990263762“，”doi“：”https://doi.org/10.109/tpami.2019.2955476“，”mag“：”2990263762“，”pmid“：”https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31765305“}，”language“：”en“，”primary_location“：{”is_oa“：false，”landing_page_url“：”https://doi.org/10.109/tpami.2019.2955476“，”pdf_url“：空，”源“：{”id“：”https://openalex.org/S199944782“，”display_name“：”IEEE模式分析与机器智能事务“，”issn_l“：”0162-8828“，”isn“：[”01628828“，”1939-3539“，”2160-9292“]，”is_oa“：false，”is_ in_doaj“：false，”is_core“：true，”host_organization“：”https://openalex.org/P4310320439“，”host_organization_name“：”IEEE计算机协会“，”host_organization_lineage“：[”https://openalex.org/P4310320439","https://openalex.org/P4310318808“]，”host_organization_lineage_names“：[”IEEE Computer Society“，”Institute of Electrical and Electronics Engineers“]，“type”：“journal”}，“license”：null，“licence_id”：null，“version”：null，“is_accepted”：false，“is_published”：false}，”type“：”article“，”type_crossref“：“jornal-article”，“indexed_in”：[”crossref“，”pubmed“]oa_status“：”closed“，”oa_url“：null，”any_repository_has_fulltext“：false}，”authorships“：[{”author_position“：”first“，”author“：{”id“：”https://openalex.org/A5101566830“，”display_name“：”Zizhao Zhang“，”orcid“：”https://orcid.org/0000-0002-6754-5123}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I1291425158“，”display_name“：”谷歌（美国）“，”错误“：”https://ror.org/00njsd438“，”country_code“：”US“，”type“：“company”，”lineage“：[”https://openalex.org/I1291425158","https://openalex.org/I4210128969“]}]，”国家“：[”美国“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Zizhao Zhang“，”raw _ afiliation_strings“：[“谷歌人工智能，桑尼维尔，加利福尼亚州，美国”]，”affiliations“：[{”raw_ afiliation _string“：”谷歌人工智能https://openalex.org/I1291425158“]}]}，{”author_position“：”middle“，”author“：{”id“：”https://openalex.org/A5045480484“，”display_name“：”陈平军“，”兽人“：”https://orcid.org/0000-0003-0528-1713}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I33213144“，”display_name“：”佛罗里达大学“，”ror“：”https://ror.org/02y3ad647“，”country_code“：”US“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I33213144“]}]，”countries“：[”US“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Pingjun Chen“，”raw _affiliation_strings“：【”佛罗里达大学生物医学工程系，佛罗里达州盖恩斯维尔“】，”affiliations“：[{”raw _affiliation_string“：”佛罗里达大学生物工程系，美国佛罗里达州盖因斯维尔“，”institution_ids“：[“https://openalex.org/I33213144“]}]}，{”author_position“：”middle“，”author“：{”id“：”https://openalex.org/A5069008709“，”display_name“：”小双石“，”兽人“：”https://orcid.org/0000-0003-4934-0850}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I33213144“，”display_name“：”佛罗里达大学“，”ror“：”https://ror.org/02y3ad647“，”country_code“：”US“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I33213144“]}]，”国家“：[”美国“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Xiaoshuang Shi“，”raw _ afiliation_strings“：[“美国佛罗里达州盖恩斯维尔佛罗里达大学生物医学工程系”]，”affiliations“：[{”raw_ afiliation _string“：”美国佛罗里达州盖恩斯维尔佛罗里达州立大学生物医学工程学系”，“institution_ids”：[“https://openalex.org/I33213144“]}]}，{”author_position“：”last“，”author“：{”id“：”https://openalex.org/A5101725247“，”display_name“：”Lin Yang“，”orcid“：”https://orcid.org/0000-0002-7615-209X}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I33213144“，”display_name“：”佛罗里达大学“，”ror“：”https://ror.org/02y3ad647“，”country_code“：”US“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I33213144“]}]，”国家“：[”美国“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Lin Yang“，”raw _affiliation_strings“：[“美国佛罗里达州盖恩斯维尔佛罗里达大学生物医学工程系”]，”affiliations“：[{”raw _affiliation_string“：”美国佛罗里达州盖恩斯维尔佛罗里达州立大学生物医学工程学系”，“institution_ids”：[”https://openalex.org/I33213144“]}]}]，”institution_assertions“：[]，”countries_distinact_count“：1，”institutions_disticant_count”：2，”corresponding_author_ids“：[[]，”corresponding_institution_ids”：[]“apc_list”：null，”apc_payed“：null”，“fwci”：2.066，”has_fulltext“：false，”cited_by_count：29，”citation_normalized_percentile“：{”value“：0.999938，”is_in_top_1_percent“：true，“is_in_top_10_percent“：true}，”cited_by_percentile_year“：{”min“：94，”max“：95}，“biblio”：{“volume”：“43”，“issue”：“5”，“first_page:”1733“，”last_page“：”1745“}，‘is_retracted’：false，”is_paratext“：false”，“primary_topic”：{“id”：“https://openalex.org/T11714“，”“display_name”：“图像和视频中的可视问答”，“score”：0.9998，“subfield”：{“id”：“https://openalex.org/subfields/1707“，”display_name“：”计算机视觉和模式识别“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/17“，”display_name“：”Computer Science“}，”domain“：{”id“：”https://openalex.org/domains/3“，”display_name“：”物理科学“}}，”主题“：[{”id“：”https://openalex.org/T11714“，”“display_name”：“图像和视频中的可视问答”，“score”：0.9998，“subfield”：{“id”：“https://openalex.org/subfields/1707“，”display_name“：”计算机视觉和模式识别“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/17“，”display_name“：”Computer Science“}，”domain“：{”id“：”https://openalex.org/domains/3“，”display_name“：”物理科学“}}，{”id“：”https://openalex.org/T11307“，”display_name“：”转移学习和领域适应的进展“，”score“：0.9973，”subfield“：{”id“：”https://openalex.org/subfields/1702“，”display_name“：”人工智能“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/17“，”display_name“：”Computer Science“}，”domain“：{”id“：”https://openalex.org/domains/3“，”display_name“：”物理科学“}}，{”id“：”https://openalex.org/T11775“，”“display_name”：“深度学习在医学成像中的应用”，“score”：0.9971，“subfield”：{“id”：“https://openalex.org/subfields/2741“，”“display_name”：“放射、核医学和成像”}，“字段”：{“id”：“https://openalex.org/fields/27“，”display_name“：”Medicine“}，”domain“：{”id“：”https://openalex.org/domains/4“，”display_name“：”Health Sciences“}}]，”keywords“：[{”id“：”https://openalex.org/keywords/transfer-learning网站“，”display_name“：”转移学习“，”score“：0.562608}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/image-captioning网站“，”display_name“：”图像字幕“，”score“：0.558834}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/visual-recognition网站“，”display_name“：”视觉识别“，”score“：0.539762｝，｛”id“：”https://openalex.org/keywords/representation-learning网站“，”display_name“：”表征学习“，”score“：0.533874}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/visual-question-answering“，”display_name“：”视觉问答“，”score“：0.526343｝，｛”id“：”https://openalex.org/keywords/marice（https://openalex.org/关键词/页边距）“，”“display_name”：“边距（机器学习）”，“分数”：0.46048316}，{“id”：“https://openalex.org/keywords/contextual-image-classification网站“，”display_name“：”上下文图像分类“，”score“：0.45131564}]，”concepts“：[{”id“：”https://openalex.org/C41008148，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q21198“，”display_name“：”计算机科学“，”level“：0，”score“：0.8513815}，{”id“：”https://openalex.org/C154945302，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q11660“，”display_name“：”人工智能“，”level“：1，”score“：0.7614782}，{”id“：”https://openalex.org/C81363708，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q17084460“，”display_name“：”卷积神经网络“，”level“：2，”score“：0.6895125}，{”id“：”https://openalex.org/C41608201，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q980509“，”display_name“：”Embedding“，”level“：2，”score“：0.48949826}，{”id“：”https://openalex.org/C119857082，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q2539“，”display_name“：”机器学习“，”level“：1，”score“：0.48126906}，{”id“：”https://openalex.org/C108583219，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q197536“，”display_name“：”深度学习“，”level“：2，”score“：0.48003307}，{”id“：”https://openalex.org/C774472，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q6760393“，”display_name“：”Margin（machine learning）“，”level“：2，”score“：0.46048316}，{”id“：”https://openalex.org/C153180895，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q7148389“，”display_name“：”模式识别（心理学）“，”level“：2，”score“：0.45447287｝，｛”id“：”https://openalex.org/C75294576，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q5165192“，”display_name“：”上下文图像分类“，”level“：3，”score“：0.45131564}，{”id“：”https://openalex.org/C48044578，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q727490“，”display_name“：”可伸缩性“，”level“：2，”score“：0.44989508}，{”id“：”https://openalex.org/C2776214188，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q408386“，”display_name“：”推断“，”级别“：2，”分数“：0.44831234}，{”id“：”https://openalex.org/C12267149，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q282453“，”display_name“：”支持向量机“，”level“：2，”score“：0.43179548}，{”id“：”https://openalex.org/C115961682，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q860623“，”display_name“：”Image（mathematics）“，”level“：2，”score“：0.40549335}，{”id“：”https://openalex.org/C77088390，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q8513“，”display_name“：”Database“，”level“：1，”score“：0.0}]，”mesh“：[{”descriptor_ui“：”D000465“，”描述符名称“：”Algorithms“，”qualifier_ui”：“”，“qualifier _name”：null，”is_major_topic“：true}，{”descriptor_ui“：“D003952”，“描述符名称“：”诊断成像“，”限定符_ui“：”“，”限制符名称“：null，”is_major_topic“：false}，{“描述符_ ui”：“D006801”，“描述符名称”：“人类”，“限定符_ui”：“”，“限制符名称”：nullhttps://doi.org/10.109/tpami.2019.2955476“，”pdf_url“：空，”源“：{”id“：”https://openalex.org/S199944782“，”display_name“：”IEEE模式分析与机器智能事务“，”issn_l“：”0162-8828“，”isn“：[”01628828“，”1939-3539“，”2160-9292“]，”is_oa“：false，”is_ in_doaj“：false，”is_core“：true，”host_organization“：”https://openalex.org/P4310320439“，”“host_organization_name”：“IEEE Computer Society”，“host_ordanization_lineage”：[“https://openalex.org/P4310320439","https://openalex.org/P4310318808“]，”host_organization_lineage_names“：[”IEEE Computer Society“，”Institute of Electrical and Electronics Engineers“]，“type”：“journal”}，“license”：null，“licence_id”：null，“version”：null，“is_accepted”：false，“is_published”：false}，{“is_oa”：false，“landing_page_url”：“https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31765305“，”pdf_url“：空，”源“：{”id“：”https://openalex.org/S4306525036“，”display_name“：”PubMed“，”issn_l“：null，”issn“：null，”is_oa“：false，”is_ in_doaj“：false，”is_core“：false，”host_organization“：”https://openalex.org/I1299303238“，”host_organization_name“：”美国国立卫生研究院“，”host_organization_lineage“：[”https://openalex.org/I1299303238“]，”host_organization_lineage_names“：[”National Institutes of Health“]，”type“：”repository“｝，”license“：null，”license_id“：null，”version“：null，”is_accepted“：false，”is_published“：false｝]，”best_oa_location“：null，”sustainable_development_goals“：[｛”id“：”https://metadata.un.org/sdg/16“，”score“：0.78，”display_name“：”Peace，justice，and strong institutions“}]，”grants“：[]，”datasets“：【】，”versions“：【]，”referenced_works_count“：74，”referrenced_works“：[”https://openalex.org/W15140277499","https://openalex.org/W1514535095","https://openalex.org/W1815076433","https://openalex.org/W1836465849","https://openalex.org/W1861492603","https://openalex.org/W1902237438","https://openalex.org/W1903029394","https://openalex.org/W1905882502","https://openalex.org/W1933349210","https://openalex.org/W1936750108","https://openalex.org/W2064675550","https://openalex.org/W2073982987","https://openalex.org/W2077069816","https://openalex.org/W2097117768","https://openalex.org/W2102605133","https://openalex.org/W2108598243","https://openalex.org/W2123024445","https://openalex.org/W2130942839","https://openalex.org/W2154071538","https://openalex.org/W2163605009","https://openalex.org/W2190656909","https://openalex.org/W2194775991","https://openalex.org/W2277195237","https://openalex.org/W2282219577","https://openalex.org/W2282821441","https://openalex.org/W2295107390","https://openalex.org/W2302255633","https://openalex.org/W2331143823","https://openalex.org/W2334763311","https://openalex.org/W2345010043","https://openalex.org/W2401231614","https://openalex.org/W2463565445","https://openalex.org/W2527238922","https://openalex.org/W2546696630","https://openalex.org/W2549599535","https://openalex.org/W2552027021","https://openalex.org/W2560023338","https://openalex.org/W2597603852","https://openalex.org/W2597655663","https://openalex.org/W2606473278","https://openalex.org/W2613094910","https://openalex.org/W2764024122","https://openalex.org/W2774267535","https://openalex.org/W2919115771","https://openalex.org/W2945807221","https://openalex.org/W2950178297","https://openalex.org/W2962706528","https://openalex.org/W2962825119","https://openalex.org/W2962851944","https://openalex.org/W2963042258","https://openalex.org/W2963075078","https://openalex.org/W2963091558","https://openalex.org/W2963150697","https://openalex.org/W2963300078","https://openalex.org/W2963346784","https://openalex.org/W2963386218","https://openalex.org/W2963403868","https://openalex.org/W2963409068","https://openalex.org/W2963499204","https://openalex.org/W2963687836","https://openalex.org/W2963745697","https://openalex.org/W2963749936","https://openalex.org/W2963871484","https://openalex.org/W2963875806","https://openalex.org/W2963967185","https://openalex.org/W2964080601","https://openalex.org/W2964137095","https://openalex.org/W2964222561","https://openalex.org/W2964308564","https://openalex.org/W309903704","https://openalex.org/W3101156210","https://openalex.org/W4297734170","https://openalex.org/W4385245566","https://openalex.org/W581956982“]，”related_works“：[”https://openalex.org/W4360783045","https://openalex.org/W3167930666","https://openalex.org/W3014952856","https://openalex.org/W2972076240","https://openalex.org/W2964843961","https://openalex.org/W2963346891","https://openalex.org/W2952813363","https://openalex.org/W2911497689","https://openalex.org/W2770149305","https://openalex.org/W2379140333“]，”abstract_inverted_index“：{”卷积“：[0]，”神经“：[1,50]，”网络“：[2]，”（CNN）“：[3]，”是“：[4]，”广泛“：[5]，”认可“：[6]，”作为“：[7186188]，”该“：[8,45104111122]，”基础“：[9]，”用于“：[10,49179191]，”机器“：[11]，”视觉“：[12117]，”系统“：[13]，”the“：[14]，“常规”：[15]，“规则”：[16]，“的”：[17,57103158]，“教学”：[18]，“CNN“：[19,70]，”to“：[20,60,71,82114161]，”understand“：[21]，”images“：[22,25]，”requires“：[23]，”training“：[24,92]，”with“：26]，”human“：[27]，”annoted“：[28]，”labels，“：[29]，”no“：[30]，”任意“：[31]，”additional“：[32]，”instructions。“：[33]，”In“：[34,80]，”this“：[35]，”article“，”：[36]，”we“：37149]，”look“：38]，”into“：[39]，”a“：[40,96]，”new“：【41】，”scope“：[42]，”and“：[43,65,68,93134145183193]，”explore“：[44]，”guidence“：[46]，”from“：[47130]，”text“：[C8105]，”network“:[51]，”training“。“：[52]，“我们”：[53119]，“现在”：[54]，“两个”：[55143146]，“版本”：[56]，“注意”：[58]，“机制”：[59]，“便利”：[61]，“交互”：[62]，“介于”：[63]，“视觉”：[64,74]，“语义”：[66,78159]，“信息”：[67]，“鼓励”：[69]，“有效”：[72155]，“提取”：[73]，“特征”：[75]，“by”：[76]，“利用”：[77]，“功能。“：[79]，“对比度”：[81]，“专用”：[83]，“文本图像”：[84]，“联合”：[85]，“嵌入”：[86]，“方法”，：[87]，“我们的”：[88152]，“方式”：[89124153166]，“实现”：[90]，“异步”：[91]，“推断”：[94]，“行为：”：[95]，“训练”：[97]，“模型”：[98112]，“can”：[99154]，“分类”：[100]，“图像”：[101]，“不考虑”：[102]，“可用性。“：[106]，”This“：[107]，”characteristic“：[108]，”substructive“：[109]，”improved“：[110]，”scalability“：[113]，”multiple“：[115]，”（multipal）“：[116]，”tasks。“：[118]，”也“：[120]，”应用“：[121]，”建议“：[123]，”到“：[125]，”医学“：[126147171]，”成像“：[127]，”其中“：[128]，”学习“：[129]，”更丰富“：[131]，”临床“：[132]，”知识“：[133160]，”实现“：[135176]，”基于注意力“：[136]，”可解释“：[137]，”决策。“：[138]，”With“：[139]，”comprehensive“：[140]，”validation“：[141]，”on“：[142170196]，”natural“：[144]，”datasets“：[148]，”demove“：[150]，”that“：[151]，”make“：[156]，”use“：[157]，”improved“：[162]，”CNN“：[163]，”performance“。“：[164]，”我们的“：[165]，”执行“：[167]，”实质性“：[168]，”改进“：[169]，”图像“：[172181]，”数据集。“：[173]，”同时，“：[174]，”它“：[175]，”有前途“：[177]，”性能“：[178190]，”多标签“：[180]，”分类“：[182]，”标题-图像“：[184]，”检索“：[185]，”好“：[187]，”优秀“：[189]，”基于短语“：[192]，”多维对象“：[194]，”本地化“：[195]，”公共“：[197]，”基准。“：[198]}，”cited_by_api_url“：”https://api.openalex.org/works？filter=cites:W2990263762“，”counts_by_year“：[{“年”：2024，”cited_by_count“：5}，{“年份”：2023，”ciped_by_cunt“：3}，”{“年度”：2022，“cited_by_count”：7}，“{年”：2020