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基于深度學習的醫(yī)學圖像分割技術(shù)研究與應用

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摘要：醫(yī)學圖像分割對診斷、治療規(guī)劃和手術(shù)指導至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法在處理復雜病變和細微結(jié)構(gòu)時存在局限，而深度學習技術(shù)的快速發(fā)展顯著提升了分割精度和魯棒性。深度學習模型通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡自動進行特征提取，能夠有效捕捉復雜的病理和解剖信息。探討了深度學習在醫(yī)學圖像分割中的應用，涵蓋數(shù)據(jù)預處理、模型設計、訓練策略及評估方法。（剩余6425字）

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