对 2018 年至 2025 年间发表的 102 篇研究进行的范围审查显示，深度学习是纵向医学影像分析的一个有前景的领域。审查发现，神经系统疾病是最常见的临床应用，其次是眼科疾病，其中 MRI 是主要的成像方式。虽然结合 CNN 和 LSTM/RNN 等时间模型的序列特征建模方法被频繁使用，但该研究强调需要更新的时间模型架构和更大的数据集来改善临床应用。 AI
影响 纵向医学影像中的深度学习在改善诊断和疾病跟踪方面展现出潜力，但需要进一步发展时间模型架构和数据才能实现更广泛的临床应用。
排序理由 该项目是一篇研究论文，详细介绍了应用于纵向医学影像的深度学习方法的范围审查。[lever_c_research降级：ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- convolutional neural network
- deep learning
- Francesca Romana Mussa Ms
- Longitudinal medical imaging
- long short-term memory
- magnetic resonance imaging
- recurrent neural network
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