TY-JOUR公司AU-山下，里基亚AU-西雄、瑞穗澳大利亚-Do，Richard Kinh GianAU-东日本，高里2018年上半年DA-2018年8月1日TI-卷积神经网络：综述及其在放射学中的应用JO-图像洞察力SP-611型EP-629VL-9IS-4标准AB-卷积神经网络（CNN）是一类在各种计算机视觉任务中占主导地位的人工神经网络，它正在包括放射学在内的各个领域引起人们的兴趣。CNN旨在通过使用多个构建块（如卷积层、池层和完全连接层），通过反向传播自动自适应地学习特征的空间层次。本文综述了CNN的基本概念及其在各种放射学任务中的应用，并讨论了其在放射学领域的挑战和未来方向。本文还将介绍将CNN应用于放射任务的两个挑战，即小数据集和过拟合，以及将其最小化的技术。熟悉CNN的概念、优势和局限性对于充分利用其在诊断放射学中的潜力至关重要，其目标是提高放射科医生的表现并改善患者护理。序号：1869-4101UR-（欧元）https://doi.org/10.1007/s13244-018-0639-9DO-10.1007/s13244-018-0639-9ID-山下2018急诊室-