【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗影像识别，尤其涉及一种医疗影像识别模型生成方法及系统。
技术介绍
1、在现代医疗诊断领域，医疗影像识别技术的重要性日益凸显。尽管传统机器学习技术在此领域取得了一定的进展，但其在特征提取、模型训练和泛化能力等方面的局限性，已成为制约医疗影像识别准确性和效率提升的关键因素。传统的特征提取方法依赖于手工设计的算法，这些算法往往无法全面捕捉医疗影像中的细微差异和复杂特征，从而限制了识别模型的性能。此外，这些模型在面对新的或未见过的影像数据时，常常表现出泛化能力不足，影响了诊断的广泛适用性。计算资源的高需求也是一个不容忽视的问题。医疗影像数据通常具有高维度特性，需要大量计算资源进行有效处理，而传统方法在此方面的效率较低，难以满足快速诊断的需求。同时，数据不平衡问题也是现有技术中的一个挑战，特别是对于那些样本量较少的疾病类型，模型很难学习到足够的特征信息，进而影响整体的识别准确率。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种医疗影像识别模型生成方法及系统，以解决至少一个上述技
【技术保护点】
1.一种医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根...
【技术特征摘要】
1.一种医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤s15包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的医疗...
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