AI人工智能深度学习算法：在医学影像识别中的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
医学影像识别是人工智能在医疗领域的一个重要应用方向。医学影像，如X光、CT、MRI等，能够提供人体内部结构的详细信息，是医生进行诊断和治疗的重要依据。然而，传统的人工分析方法存在效率低、主观性强等问题，难以满足临床需求。
随着深度学习技术的快速发展，深度学习算法在图像识别领域的应用取得了显著成果。将深度学习算法应用于医学影像识别，有望提高诊断效率和准确性，为临床医生提供更可靠的辅助工具。
1.2 研究现状
目前，医学影像识别领域的研究主要集中在以下几个方面：
- 图像预处理：对医学影像进行预处理，如去噪、增强、分割等，以提高图像质量和识别效果。
- 特征提取：从医学影像中提取有意义的特征，如形状、纹理、结构等，为后续的深度学习模型提供输入。
- 深度学习模型：设计并训练深度学习模型ÿ
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/142625437
版权归原作者 AI天才研究院 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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