兽医影像分析：动物医学图像分类_（16）.影像学新技术与未来趋势.docx

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2025-07-29 发布于北京
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影像学新技术与未来趋势

1.深度学习在兽医影像分析中的应用

1.1深度学习基础

深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络模型来学习数据的复杂特征。在兽医影像分析中，深度学习的应用尤为广泛，特别是在医学图像分类、分割、检测和重建等方面。深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs），能够自动从大量影像数据中提取特征，从而提高诊断的准确性和效率。

1.2卷积神经网络（CNNs）

卷积神经网络是深度学习中最常用的一种模型，特别适用于处理图像数据。CNNs通过卷积层、池化层和全连接层的组合，有效

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