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抽象机器学习（ML）已成为放射学方面的变革技术，可显着增强图像解释和诊断准确性。本文探讨了ML对放射学实践的影响，重点关注其应用，收益，挑战和未来的前景。我们回顾当前的文献，并讨论如何将ML算法整合到各种成像方式中，从而改善疾病检测，分类和定量。放射学中ML的整合不仅优化了工作流程效率，而且对个性化医学有希望，为更准确和及时的患者护理铺平了道路。
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