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深度学习是人工智能的一个分支，已被证明是改变医疗诊断和医疗保健的宝贵工具。通过高效分析海量数据集中的复杂模式，深度学习推动了医学影像分析、疾病检测和个性化医疗的重大进展。具体而言，在医学影像方面，深度学习算法在解释 MRI 扫描、X 射线和 CT 扫描方面表现出卓越的精度，有助于早期识别疾病并改善患者治疗效果。此外，这些模型可以分析广泛的患者数据，以支持疾病诊断和预后，最终实现更精确、更及时的诊断和治疗决策。虽然深度学习模型在医学诊断方面具有巨大潜力，但它们很容易受到对抗性攻击的操纵。这些攻击可能会造成严重后果，可能导致误诊并损害患者的健康。对抗性攻击涉及试图通过向模型提供精心制作的输入（称为对抗性示例）来欺骗模型做出错误的预测。这些示例是合法数据的修改版本，人类无法区分，但会导致模型非常肯定地对其进行错误分类。在医学影像分析领域，即使对医学图像进行微小的修改，例如添加难以察觉的噪声或进行微小的有针对性的修改，也会导致深度学习算法误解数据，从而可能导致误诊或错误的治疗建议。同样，在疾病诊断和个性化医疗方面，对手可能会篡改患者数据，诱使模型做出不准确的预测或诊断。
针对医学图像诊断模型的对抗性攻击及其缓解技术
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