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摘要该项目的主要目的是利用卷积神经网络(CNN),经常性神经网络(RNN)和集合学习技术开发全面的医学疾病检测系统。我们的目的是自动检测各种疾病,包括Covid-19,脑肿瘤,阿尔茨海默氏症和肺炎,以准确有效的深度学习模型代替手动诊断方法。该项目涉及设计定制的CNN和RNN架构,预处理医学图像和患者数据,并使用标记的数据集训练模型。如果成功,该项目有可能彻底改变医疗诊断,改善患者的结果并通过先进的机器学习技术来增强医疗保健的可及性。关键字:医学疾病检测,卷积神经网络,经常性神经网络,集合学习,深度学习,绩效评估,医疗保健,患者结果。

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