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一 讲解文献
二 文章思路
医学背景：
胰腺癌是一种恶性肿瘤，通常在早期难以检测，因为其症状不明显且缺乏特异性。慢性胰腺炎则是一种慢性炎症性疾病，可能导致胰腺组织损伤和功能障碍。
放射组学是一门研究如何从医学图像中提取高维度信息的学科，目的是发现图像中的模式和特征，这些模式和特征可能与疾病状态有关。
深度学习是一种机器学习技术，可以自动地从大量数据中学习和提取特征。近年来，深度学习在医学图像分析中取得了显著的进展，特别是在放射组学中。
三实验过程
数据收集:首先，需要收集大量的胰腺导管腺癌和慢性胰腺炎患者的超声图像数据。这些图像应该是经过对比增强的，并且每一幅图像都应该有对应的病理或临床诊断。
数据预处理:图像可能会有噪声、失真或其他不一致性。因此，需要对图像进行预处理，如去噪、标准化、增强对比度等。
特征提取:使用深度学习模型(如卷积神经网络，CNN)从预处理后的图像中自动提取特征。这些特征可以包括纹理、形状、强度等。
模型训练:使用提取的特征和对应的诊断结果来训练深度学习模型。这通常涉及到多层神经网络，每一层都对应一个特征提取或分类任务。
模型验证:为了确保模型的准确性和可靠性，需要在独立的数据集上进行验证。这可以帮助评估模型的泛化能力。
评估:使用特定的评估指标(如准确率、召回率、F1分数等)来评估模型的性能。这可以帮助确定模型是否可以作为辅助诊断工具。
训练营观看渠道
时 间：周日上午九点
腾讯会议：125-382-822
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