——基于深度学习的医学影像智能诊断技术研究

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在医学影像分析中的应用日益广泛。本文以医学影像为研究对象，通过构建深度卷积神经网络模型，对肺部CT影像进行病灶检测与分类实验。实验数据集来源于公开数据库，包含正常和异常两类肺部影像。研究首先对原始数据进行预处理，包括图像增强、归一化等操作；随后设计了一种改进型ResNet网络结构，优化了特征提取能力，并采用迁移学习方法加快训练收敛速度。

结果表明，该模型在测试集上的准确率达到92%，优于传统机器学习算法。此外，为了验证模型的泛化性能，还进行了跨医院数据验证，结果显示模型具备较强的适应性。本研究不仅提升了医学影像自动诊断的效率，也为临床医生提供了重要的辅助决策支持工具。未来工作将着重于多模态影像融合及实时性优化方面展开探索。