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深度赋能：探索深度学习在医学图像分类中的创新与突破
一、引言
1.1研究背景
在现代医疗领域，医学图像作为疾病诊断和治疗的关键依据，其重要性不言而喻。医学图像涵盖了X光片、CT扫描、MRI等多种类型，它们能够直观地呈现人体内部的生理结构和病变情况，为医生提供丰富的诊断信息。例如，在癌症诊断中，CT扫描图像可以清晰显示肿瘤的位置、大小和形态，帮助医生判断癌症的分期，从而制定精准的治疗方案。随着医学影像技术的迅猛发展，医学图像数据呈爆炸式增长。传统的人工解读方式不仅效率低下，且容易受到医生主观因素的影响，导致误诊和漏诊的风险增加。据相关研究统计，在复杂病例中，人工诊断的误诊率可达1
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