【摘 要】
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[研究目的]研究旨在实现医学影像人工智能领域的技术融合预测及发展趋势预判，并对基于机器学习的技术融合预测方法进行改进，以避免根据传统研究技术融合的方法进行指标罗列，导致指标体系整体逻辑性不强的局限性。[研究方法]以德温特专利数据库为数据源，依据技术融合的内在机理提出相似性和技术特性指标，构建基于机器学习的技术融合预测框架，并对医学影像人工智能领域进行实证分析。[研究结论]结果显示医学影像所涉技术与
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“依靠科技创新应对人口老龄化跨学科研究”（编号:17ZDA119）研究成果之一； 国家自然科学基金项目“基于多源异构数据的产业内和跨产业的研发合作研究”（编号:71774009）研究成果之一；
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[研究目的]研究旨在实现医学影像人工智能领域的技术融合预测及发展趋势预判，并对基于机器学习的技术融合预测方法进行改进，以避免根据传统研究技术融合的方法进行指标罗列，导致指标体系整体逻辑性不强的局限性。[研究方法]以德温特专利数据库为数据源，依据技术融合的内在机理提出相似性和技术特性指标，构建基于机器学习的技术融合预测框架，并对医学影像人工智能领域进行实证分析。[研究结论]结果显示医学影像所涉技术与数字化信息化技术的融合以及数字化信息化技术之间的融合是当前以及未来的发展主题。此外，该领域技术与语音扩音方面的技术G10L、H04R,信息通信方面技术G16H、G16B、H04L的融合以及教育相关的技术G09B与数据方面的技术G06K的融合可能是未来发展的趋势。该领域的研究验证了框架的可行性。
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