简介：摘要：随着医疗技术的发展，医学影像技术在疾病诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。本文主要探讨了图像处理与分析算法在医学影像技术学中的应用，重点分析了算法的优化策略及其在临床诊断中的有效性。通过对现有算法的评估，本文提出了一系列改进措施，旨在提高算法的准确性和效率，从而更好地服务于临床实践。本文的研究不仅有助于推动医学影像技术的发展，也为临床医生提供了更为精确的诊断工具。
简介：摘要：深度学习算法应用于淋巴管瘤超声图像识别与分期，采用多模态CNN融合残差学习和注意力机制，结合FCN、U-Net等实现病灶自动检测分割，并通过综合评价指标验证其优于传统方法。深度网络提取高维特征分析病理参数相关性，构建并优化分期系统，运用临床数据训练、交叉验证及独立测试评估模型性能，确保准确可靠，有效辅助临床决策。
医学影像技术学中的图像处理与分析算法研究
深度学习算法在淋巴管瘤超声图像识别与分期中的探索与实践
