基于文献计量学和高影响力论文的糖尿病视网膜病变人工智能研究热点和趋势分析

摘要：

目的:基于文献计量学和高影响力论文研究糖尿病视网膜病变人工智能研究的热点和趋势.
方法:检索 2012-01-01/2022-12-31 在 Web of Science Core Collection(WoSCC)发表的关于糖尿病视网膜病变人工智能研究的论文,使用CiteSpace软件分析年发文量、国家、机构、论文来源、研究领域、关键词等,并进一步分析高影响力论文.
结果:纳入79 个国家关于糖尿病视网膜病变人工智能研究的论文1009 篇,其中 2022 年发文量 272 篇;中国和印度发文量分别为287、234 篇.英国的中心性为 0.31,美国的H指数为48,英国的 3 家机构(伦敦大学、莫菲尔德眼科医院、伦敦大学学院)和埃及的 1 家机构(埃及知识库)H指数均达到 14.该研究领域涉及的主要学科为眼科学、计算机科学和人工智能,2021～2022 年突现关键词是迁移学习、血管分割和卷积神经网络.
结论:中国在这一领域发文量最大,美国被认为是该领域的领先国家,埃及知识库和伦敦大学为该领域的领先机构,IEEE Access为该领域最活跃的期刊.糖尿病视网膜病变人工智能研究领域的研究重点已经从人工智能用于疾病检测和分级以辅助诊断转向对其辅助诊断系统的研究,迁移学习、血管分割和卷积神经网络在该领域具有广泛的应用前景.

关键词：人工智能、糖尿病视网膜病变、文献计量学、CiteSpace、深度学习、热点、趋势

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.41;TP274;G258

在线出版日期：2023-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1803-1810