作者
郑岚忆
文章摘要
医学影像在肿瘤检测中起着至关重要的作用。然而，传统的检测方法依赖于人为判断，易受到主观因素影响。基于深度学习的医学影像肿瘤检测模型通过自动化和智能化手段提高了检测的准确性和效率。本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）的肿瘤检测模型，结合大规模标注数据集，训练模型以识别不同类型的肿瘤。实验结果表明，该模型在精确度和敏感度方面均显著优于传统方法。通过在临床实践中的应用，这一模型展示了其在早期诊断和治疗决策中的巨大潜力。
文章关键词
深度学习；医学影像；肿瘤检测；卷积神经网络；自动化
参考文献
[1] 梅珀彰,张馨雨.基于深度学习的医学辅助诊断系统嵌入式设计[J].通讯世界,2024,31(03):175-177.
[2] 李佳燨,刘红英,万亮.基于深度学习的医学图像分析域自适应研究[J].计算机应用研究,2024,41(05):1291-1300.
[3] 王皓.基于图像先验知识和深度学习的医学图像分割方法研究[D].南京邮电大学,2023.
[4] 吴云.基于深度学习的医学图像肺结节检测研究[D].华北理工大学,2023.
[5] 杨文霞.基于深度学习的医学图像超分辨率重建分析[J].信息技术与信息化,2023,(08):176-179.
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