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针对小样本数据的肺癌脑转移瘤分割与分类算法.docx

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    针对小样本数据的肺癌脑转移瘤分割与分类算法

    一、引言

    肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，而肺癌脑转移瘤是肺癌最常见的转移部位之一。因此，肺癌脑转移瘤的分割与分类研究具有重要的医学意义和实际应用价值。由于样本数据的不足和病变区域的复杂性，使得传统的分割与分类算法在实际应用中面临着挑战。本文旨在研究针对小样本数据的肺癌脑转移瘤分割与分类算法，为肺癌脑转移瘤的早期诊断和治疗提供技术支持。

    二、相关技术概述

    在肺癌脑转移瘤的分割与分类中，主要涉及到图像处理和机器学习等领域的技术。图像处理技术可以实现对病变区域的定位和提取，而机器学习算法则可以实现对图像特征的提取和分类。

    1.图像处理技术

    图像处

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