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摘要 - 深度学习在医学图像分析中的整合是医疗保健中的变革性飞跃，从而极大地影响了诊断和治疗。本学术评论探讨了深度学习的应用，在展示其潜力的同时揭示了传统方法中的局限性。它深入研究了分割，分类和增强等任务，突出了卷积神经网络（CNN）和生成对抗性网络（GAN）的关键作用。使用NIH临床中心的胸部X射线数据集和Brats数据集等数据集对特定的应用，例如脑肿瘤分割和COVID-19诊断，对模型培训证明是无价的。强调高质量数据集，尤其是在胸部X射线和癌症成像中，该文章强调了它们在各种医学成像应用中的相关性。此外，它强调了医疗机构中的管理意义，强调了医生和数据科学家之间的数据质量和协作伙伴关系。这篇评论文章阐明了深度学习在医学图像分析中的巨大潜力，这是推进医疗保健诊断和治疗的催化剂。关键字 - 深度学习，机器学习，医学图像分析，高质量的医学图像数据集
对基于深度学习技术的医学图像应用的审查
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