深度学习算法由于善于处理复杂多变的信号数据,在各个行业的实际生产中得到了广泛应用,且其潜力巨大。在图像处理领域,深度学习中的卷积神经网络解决了诸多机器视觉上的难题。在医学图像处理领域,针对其分辨率低,人眼容易误判等问题,为达到辅助医务工作者看清图像、识别病变区域的目的,从神经网络的结构优化、训练方案和预测能力三个方面进行探讨,训练出了专用的卷积神经网络用来判断病变区域。并在肺部医学图像上得到了准确的判断结果,初步证实了卷积神经网络在医学图像领域的实用性和可靠性。
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