厦门号 
emer 深度学习在医学影像诊断中的应用
技术原理
基于卷积神经网络（CNN）的图像识别模型通过多层特征提取实现病灶定位，文献[1]证明其准确率可达92.3%。
应用场景
- 肺癌筛查：X光片三维重建技术
- 乳腺癌诊断：乳腺钼靶图像分割
- 脑卒中检测：CT影像时间序列分析
实践案例
| 医疗机构 | 应用项目 | 效率提升 |
| 北京协和医院 | 肺结节自动识别 | 筛查时间缩短60% |
| 梅奥诊所 | 糖尿病视网膜病变分类 | 误诊率下降45% |
技术挑战
数据标注成本高（strong）需专业医师参与，模型泛化能力不足（strong）等问题仍待突破。
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