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摘要。医学图像识别在计算机诊断中起着至关重要的作用，并且深度学习技术（尤其是神经网络）的进步得到了极大的增强。本文对神经网络在医学图像识别中的应用进行了全面综述，强调了它们的优势和缺点。神经网络受人脑功能的启发，由以层组织组织的相互联系的人工神经元组成。通过学习过程，神经网络可以分析和分类医学图像，从而准确诊断和治疗。本文探讨了神经网络的基本组成部分，包括神经元，权重和激活功能，并使用诸如返回范围之类的算法解释了训练过程。它还讨论了图像识别任务中常用的各种类型的神经网络，例如用于处理图像和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），用于分析顺序数据。通过检查来自不同医学领域的研究示例，该综述证明了神经网络在医学图像识别中的有效性及其通过提高诊断准确性和患者结果来彻底改变医疗保健的潜力。
国际标准气氛 - 航空航天行业的技术测量主权工具医学图像识别的神经网络概述
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