深度学习在医疗影像诊断应用

以下关于深度学习在医疗影像诊断中的应用案例和技术实现的结构化说明：

一、典型应用案例

1. 肺炎X光分类
   采用$ResNet-50$架构实现胸部X光片二分类（肺炎/正常），准确率达92%。输入图像经标准化后通过残差块提取多层特征，最终由全连接层输出概率分布。

2. 脑肿瘤MRI分割
   应用改进的$U\text{-}Net$模型，在BraTS数据集上获得Dice系数0.89。网络结构包含编码器-解码器路径，通过跳跃连接融合深浅层特征：
   $${\mathcal{L}}_{total}={\lambda }_1{\mathcal{L}}_{Dice}+{\lambda }^{}$$