基于脉冲神经网络的医学数据分析综述
神经与进化计算
2023-08-15 v2 机器学习
摘要
医学数据主要包括各类生物医学信号和医学图像，专业医生可借此对患者的健康状况作出判断。然而，医学数据的解读需要大量人力成本且可能存在误判，因此许多学者利用神经网络与深度学习对医学数据进行分类与研究，可提升医生的效率与准确性，并实现疾病早期发现与早期诊断等。因此具有广泛的应用前景。但传统神经网络存在高能耗、高延迟（计算速度慢）等缺点。本文介绍了基于第三代神经网络——脉冲神经元网络，利用包括 EEG 信号、ECG 信号、EMG 信号和 MRI 图像在内的医学数据，在信号分类与疾病诊断方面的近期研究。总结了脉冲神经网络相较于传统网络的优缺点，并对其未来发展方向进行了展望。
引用
@article{arxiv.2212.02234,
title = {Review of medical data analysis based on spiking neural networks},
author = {X. Li and X. Zhang and X. Yi and D. Liu and H. Wang and B. Zhang and B. Zhang and D. Zhao and L. Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02234},
year = {2023}
}