基于深度学习的医学影像中肿瘤自动检测算法研究

汪太平 （ 杭州医派智能科技有限公司 ）

Abstract

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），在医学影像中的肿瘤自动检测中展现了显著的优势，能够有 效提高检测准确性和效率。该技术通过自动提取医学影像中的特征，减少了传统人工分析的时间和误差。肿瘤自动检 测在实际应用中仍面临诸多挑战，如医学影像数据的多样性与复杂性、标签准确性问题以及模型的泛化能力限制。为 提高深度学习模型的性能，研究者们采用了网络架构改进、数据增强和迁移学习等技术。深度学习从实验室到临床的 转化仍需解决数据标准化、模型可解释性和实时性等问题。突破这些技术瓶颈将为肿瘤早期检测提供更高效、更精确 的解决方案。

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