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摘要 集成学习结合了多个基础模型，以提高预测性能并更好地概括未知数据。在计算机断层扫描 (CT) 图像处理中，集成技术通常利用不同的机器学习或深度学习架构来实现最佳效果。集成机器学习和深度学习技术通过显著提高各种医学成像任务的准确性、稳健性和效率，彻底改变了 CT 图像处理领域。这些方法在图像重建、分割、分类和疾病诊断等任务中发挥了重要作用。集成模型可分为基于决策融合策略、装袋、提升、堆叠、负相关、显式/隐式集成、同质/异质集成和显式/隐式集成的模型。与浅层或传统模型相比，机器学习模型和深度学习架构目前表现更好。此外，还简要讨论了 CT 图像中使用的各种集成模型。我们总结了这项工作，概述了一些可能的进一步研究途径。关键词：计算机断层扫描、集成、深度学习、机器学习。1. 引言技术在卫生领域的应用正在迅速扩大，这种增长的一个方面是医学成像工具的开发，这有助于简化医学成像程序。它指的是现代医疗程序的一个方面，即技术取代了传统方法。技术的发展在改善成像方面发挥了重要作用，从而改善了医学。传统的诊断和澄清图像处理结果的方法需要很长时间才能处理，容易出现人为错误，并且导致总体结果与历史不太一致，因为早期的观点
对集成机器和深度学习的回顾......
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