基于java+vue
的深度学习的医学影像肺结节检测系统设计与实现的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
医学影像技术作为现代医疗诊断的重要支柱，已在疾病预防、诊断及治疗等方面发挥了无可替代的作用。肺癌被认为是全球最高发的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率均居高不下。而肺结节作为肺癌的早期影像表现，对其进行及时、准确的识别，对于肺癌的早期筛查和预后具有极其重要的意义。随着医疗数据的激增，传统依靠人工检查的方式暴露出效率低、误诊率高等问题，促使智能化、自动化检测技术的研究与实践成为亟需解决的现实难题。
人工智能，尤其是深度学习技术的飞速发展，为医学影像分析提供了强有力的技术支撑。基于深度学习的肺结节检测算法能够自动从大量复杂的影像数据中挖掘出对诊断有价值的特征，极大提高检测的准确性与效率。通过卷积神经网络等算法，医疗影像中的复杂结构如结节、病变区域可以被自动识别与标注，极大减轻医生的工作负担，降低人为主观因素的影响。
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