摘要
背景:计算技术和数字信息的快速发展导致机器学习可能用于治疗乳腺癌。 目的:本研究旨在评估前 100 篇出版物的研究成果,并进一步确定乳腺癌和机器学习研究的研究主题。 方法:使用 Scopus 和 Web of Science 数据库提取前 100 篇论文。这些出版物是根据每篇论文的总引用量过滤的。此外,对排名前 100 位的出版物进行了文献计量分析。 结果:前 100 位出版物发表于 1993 年至 2019 年之间。最高产的作者是 Giger ML,排名前两位的机构是芝加哥大学和新加坡国立大学。最活跃的国家是美国、德国和中国。十个集群被确定为乳腺癌和机器学习的基本主题和专业主题。 结论:不同国家对乳腺癌和机器学习研究表现出相当的兴趣。中国、印度和新加坡等少数亚洲国家在总被引次数排名前 10 位。此外,在过去 10 年中,深度学习和乳房成像数据在乳腺癌和机器学习研究领域的使用呈趋势
关键词: 文献计量学、乳腺癌、机器学习、研究趋势、研究产出、研究生产力
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