本文探讨了医学图像分析领域的研究，包括基于卷积神经网络的肺部CT图像分割、深度学习乳腺癌检测及脑部MRI图像识别。通过实例代码展示了这些技术如何辅助疾病诊断和治疗。
医学图像分析领域研究论文及编程实践
在医学领域，图像分析技术的应用日益广泛，可以帮助医生进行早期诊断、疾病监测和治疗方案的制定。本文将汇总介绍一些重要的医学图像分析领域的研究论文，并提供相应的编程实践案例。
- “基于卷积神经网络的肺部CT图像分割” - 该论文提出了一种基于卷积神经网络的肺部CT图像分割方法，能够准确地提取肺部结构，为肺部疾病的诊断和治疗提供支持。以下是示例代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling
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