随着人工智能技术的发展与应用,计算智能算法已成为国内外众多领域的研究热点。作为恶性肿瘤,肺癌在我国的发病率和死亡率增长最快,科学家们虽已在肺癌的早期预测和治疗上取得突破性进展,但目前还缺少对相关研究文献的系统性整理。该研...随着人工智能技术的发展与应用,计算智能算法已成为国内外众多领域的研究热点。作为恶性肿瘤,肺癌在我国的发病率和死亡率增长最快,科学家们虽已在肺癌的早期预测和治疗上取得突破性进展,但目前还缺少对相关研究文献的系统性整理。该研究以万方数据库、Web of Science数据库为数据来源,采用文献计量学方法,检索近10年间智能算法在肺癌研究中的应用,通过对比分析与数据可视化,得出国内外研究趋势和发展差距,从而为国内该领域研究者提供参考和借鉴。展开更多
医学信息学和生物信息学两门交叉学科在近年来发展迅速,引起国内外的广泛关注。但作为新兴学科,目前研究文献缺少系统性整理,且国内外发展水平不一。以中国知网和Web of Science为数据来源,采用文献计量学方法检索2000—2016年两学科文...医学信息学和生物信息学两门交叉学科在近年来发展迅速,引起国内外的广泛关注。但作为新兴学科,目前研究文献缺少系统性整理,且国内外发展水平不一。以中国知网和Web of Science为数据来源,采用文献计量学方法检索2000—2016年两学科文献,通过对比分析与数据可视化,得出国内外两学科领域的研究趋势和发展差距,从而为国内该领域研究者提供参考和借鉴。展开更多
文摘随着人工智能技术的发展与应用,计算智能算法已成为国内外众多领域的研究热点。作为恶性肿瘤,肺癌在我国的发病率和死亡率增长最快,科学家们虽已在肺癌的早期预测和治疗上取得突破性进展,但目前还缺少对相关研究文献的系统性整理。该研究以万方数据库、Web of Science数据库为数据来源,采用文献计量学方法,检索近10年间智能算法在肺癌研究中的应用,通过对比分析与数据可视化,得出国内外研究趋势和发展差距,从而为国内该领域研究者提供参考和借鉴。
文摘医学信息学和生物信息学两门交叉学科在近年来发展迅速,引起国内外的广泛关注。但作为新兴学科,目前研究文献缺少系统性整理,且国内外发展水平不一。以中国知网和Web of Science为数据来源,采用文献计量学方法检索2000—2016年两学科文献,通过对比分析与数据可视化,得出国内外两学科领域的研究趋势和发展差距,从而为国内该领域研究者提供参考和借鉴。