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医疗领域零样本和少样本人工智能算法综述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习在医学图像处理中受数据不足限制，研究者开发了Few-shot learning模型，从小规模数据集中提取特征以解决问题。本文综述了Few-shot learning的背景和概述，介绍了医学图像分析中的方法学策略比较，描述了其在医学图像处理应用的最新进展，并展望了未来的应用前景。
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关键要点
- 深度学习在医学图像处理领域受到数据不足的限制。
- 研究者开发了Few-shot learning模型以解决数据不足的问题。
- Few-shot learning通过分类和分割方法从小规模数据集中提取特征。
- 本文综述了Few-shot learning的背景和基本概述。
- 介绍了医学图像分析中的方法学策略比较。
- 描述了Few-shot learning在医学图像处理应用的最新进展。
- 展望了Few-shot learning的未来应用前景。
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