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摘要：结核病（TB）是当今最致命的疾病之一，是由结核分枝杆菌引起的，主要影响肺部，通常会利用弱化的免疫系统。TB构成了重大威胁，如果未被发现，死亡率升级会升级。为了应对这一挑战，已经出现了各种计算机辅助的诊断方法，利用机器学习，尤其是图像处理中的深度学习。通过分析胸部X射线，这些技术旨在提供更准确，及时和可靠的诊断。最近的研究表明，基于机器学习的方法可以超越手动诊断，从而提供卓越的准确性。值得注意的是，数字图像处理（DIP）在生物医学研究中已获得突出。利用图像处理，支持向量机（SVM）模型可以有效地对指示结核的肺部异常分类。这项研究的主要重点是通过实施在胸部X射线图像上训练的机器学习模型来检测结核病。关键字 - 结核分枝杆菌，数字图像处理（DIP），机器学习，深度学习，支持向量机（SVM）
通过胸部上的机器学习增强结核病检测
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