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25年CH医学 基于深度学习的医学影像分割技术研究-约11812字符.docx

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Itest摘 要医学影像技术发展很快,医学图像分割作为医学诊断和治疗的关键部分,对提升疾病检测精度、为临床决策提供支持非常重要。深度学习技术具有很强的特征提取和非线性映射能力,在医学影像分割方面显示出巨大潜力,本研究聚焦于基于深度学习的医学影像分割技术,构建了一个多尺度特征融合的卷积神经网络模型,创造性地解决了传统分割方法在复杂医学图像中特征提取和边界分割的难题。研究采用改进后的 U-Net 网络结构引入注意力机制和残差连接,使模型能够更准确定位和分割病变区域,在多个医学影像数据集上验证了模型的鲁棒性和良好的泛化性能。关键词:深度学习...

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