【摘 要】
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随着医学成像技术的不断发展,病理识别在医学诊断过程中的作用越来越重要。人工智能领域的机器学习可以帮助完成医学图像诊断的自动识别,数字化地辅助医学诊断过程,同时降低
【基金项目】
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南京工业大学浦江学院2018年度科研立项课题“基于卷积神经网络的深度学习研究与应用”(项目编号:NJPJ2018-2-08);南京工业大学浦江学院2018年度大学生科技创新能力培养计划“基于Spark混合神经网络的图像识别技术应用研究”
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随着医学成像技术的不断发展,病理识别在医学诊断过程中的作用越来越重要。人工智能领域的机器学习可以帮助完成医学图像诊断的自动识别,数字化地辅助医学诊断过程,同时降低医务工作者的工作量。卷积神经网络(CNN)是近年发展起来的一种非常有效的机器学习方法,属于深度学习的范畴,它能够完整地模拟人类的图像识别过程,并且已经在图像识别领域取得了优异的成绩。本文将卷积神经网络应用于病理图像的识别中,同时对病理图片进行了采集、整理和智能学习,完成并分析了算法对比实验,最终实现了对病理图像的优化识别,提高了病理图像的识别率,
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一系列手稿文件在英国坎特伯雷大教堂已被收藏数百年之久。它们包含自12L廿纪以来法国国王的羊皮纸卷书，一本精美插图版祷告书，一部17世纪英国作家JohllBargrave的旅行日记。
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