【摘 要】
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在最近几年中,医学影像技术发展迅猛,进入到大数据的新阶段。怎样从大量的医学图像数据内筛选出重要的信息,显然是医学辨识图像过程中的一个挑战。深度学习属于机器学习兴起
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在最近几年中,医学影像技术发展迅猛,进入到大数据的新阶段。怎样从大量的医学图像数据内筛选出重要的信息,显然是医学辨识图像过程中的一个挑战。深度学习属于机器学习兴起的新领域。经由人脑的模拟构建起分层模型,它可以有效地化解传统式机器学习法无法挑选出医学图像内所包藏的信息内容,体现出不可小觑的智能化特征提取、建构复杂化的模型结构以及有效的特征表达性能。更为关键的是,深度学习法可以通过像素级的最初数据逐步地通过底层至高层的途径来提取特征,其为化解辨识医学图像所碰到的新问题指出了新的方向。本论文阐述深度学习的概念,简述主要的模型结构,以乳腺肿瘤X线图像数据的归类为例,研究基于深度学习网络探析医学影像大数据的相关课题。
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