【摘 要】
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为培养学生的创新意识、增强学生对深度学习理论知识的理解以及提高在医学领域应用案例分析的能力,采用卷积神经网络和Python、TensorFlow、PyQt等开源工具包,开发了一个用于乳腺肿块良恶性识别的辅助诊断系统。本设计将理论知识与工程创新应用结合,为智能医学图像处理实验教学提供一种新颖的支撑平台。该平台内包含数据读取、图像显示、图像预处理、图像识别、模型可视化和文本报告编辑等模块。用户可通过实
【出 处】
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中国多媒体与网络教学学报(上旬刊)
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为培养学生的创新意识、增强学生对深度学习理论知识的理解以及提高在医学领域应用案例分析的能力,采用卷积神经网络和Python、TensorFlow、PyQt等开源工具包,开发了一个用于乳腺肿块良恶性识别的辅助诊断系统。本设计将理论知识与工程创新应用结合,为智能医学图像处理实验教学提供一种新颖的支撑平台。该平台内包含数据读取、图像显示、图像预处理、图像识别、模型可视化和文本报告编辑等模块。用户可通过实例教学,向学生展示区别于传统方法的智能辅助诊断流程,激发学生的学习兴趣,逐步提高学生的创新意识及解决实际
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