本文集中探讨了深度学习技术在医学图像分析中的应用，包括癌症的早期诊断、分类、生存率预测和图像分割。研究涵盖了皮肤癌、宫颈癌、肝细胞癌、头颈癌、卵巢癌等多种疾病的智能辅助诊断系统，利用卷积神经网络（CNN）、ResNet、U-Net等模型提高诊断准确性，并涉及无监督学习、特征融合和生存率预测算法。此外，还关注了糖尿病视网膜病变的检测和分级，通过深度学习模型提升诊断效率。
下面是该类的一些题目：
| 题目 |
|---|
| 影像组学在食管癌和头颈癌放射治疗中的应用研究 |
| 面向医学图像的机器学习方法研究及在卵巢癌精准诊断中的应用 |
| 人工智能引导的宫颈癌特殊染色图像分类算法研究 |
| 医学交叉对比神经网络MCCNN在肝细胞癌和肝内胆管细胞癌中的研究与应用 |
| 卷积神经网络及改进算法在卵巢癌图像中的应用研究 |
| 基于ResNet的皮肤癌分类识别研究 |
| 基于卷积神经网络的头颈癌生存率预测 |
| 基于无监督学习卷积脉冲神经网络的皮肤癌图像分类 |
| 基于深度学习的胆管癌显微高光谱图像识别方法研究 |
| 基于非局部深度网络的肝细胞癌多特征融合分类算法研究 |
| 多特征融合的肝细胞癌分化等级术前预测方法研究 |
| 影像组学预测可手术宫颈癌的淋巴结 |
| 深度学习在宫颈癌图像识别中的应用研究 |
| 基于ResNet的皮肤癌分类识别研究 |
| 基于改进U-Net的皮肤超声图像自动分割算法 |
| 基于无监督学习卷积脉冲神经网络的皮肤癌图像分类 |
| 基于机器学习的皮肤镜图像病变检测研究 |
| 基于深度主动学习的皮肤镜图像分类研究 |
| 基于深度卷积网络的皮肤镜图像分割算法研究 |
| 基于深度学习的在线皮肤疾病诊断与识别研究 |
| 基于深度学习的皮肤镜图像黑色素瘤检测技术研究 |
| 基于集成学习的皮肤镜图像分类算法的研究与实现 |
| 深度卷积神经网络在皮肤镜图像与全乳超声图像分割中的研究与应用 |
| 深度学习在胎儿超声图像与皮肤镜图像分类中的研究与应用 |
| 深度学习在胎盘超声图像及皮肤镜图像识别中的研究 |
| 基于机器学习构建2型糖尿病并发肾脏病中西医多模态特征融合预测模型 |
| 基于浅层神经网络的糖尿病性视网膜病变图像分类问题研究 |
| 基于深度学习的糖尿病性视网膜图像分类研究 |
| 构建基于深度学习的糖尿病视网膜病变分级模型 |
| 用于糖尿病视网膜病变分级的深度学习模型研究 |
| 糖尿病视网膜病变检测 |
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