：基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用

摘要：本文主要研究了基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用，包括深度學(xué)習(xí)模型的選擇、數(shù)據(jù)收集和處理以及模型的訓(xùn)練與優(yōu)化。介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念和原理，然后分析了幾種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。探討了醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理，以及如何利用這些數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。討論了模型訓(xùn)練過(guò)程中的挑戰(zhàn)以及如何解決這些挑戰(zhàn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的有效性，并提出了未來(lái)研究方向。