基于卷积神经网络的肿瘤影像诊断文献计量研究

目的 通过分析十年来国内外发表的关于卷积神经网络的肿瘤影像诊断领域的文献特征,了解该领域的研究热点及发展趋势.方法 以SCI-E数据库为数据源,检索2012年—2022年十年间发表的有关卷积神经网络的肿瘤影像诊断领域的文献,利用CiteSpace软件分析文献的国家、机构、期刊、作者共被引和关键词的分布特征.结果 最终共有1088篇文献纳入研究;文献主要来自中国、美国和印度等国家;中山大学发文39篇,是发文量最多的研究机构;Radiology Nuclear Medicine Medical Imaging是发文量最多的期刊;共得到25个高频关键词和15个突发性关键词;形成了image segmentation、lung nodule等12个作者共被引聚类和automatic segmentation、breast cancer等11个关键词聚类.结论 当前卷积神经网络的肿瘤影像诊断的研究主要集中在肿瘤分割、肺结节识别、乳腺癌的辅助诊断以及其他高频肿瘤的研究.