基于卷积神经网络与迁移学习的医学影像智能诊断：技术融合与应用突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代医学体系中，医学影像诊断占据着举足轻重的地位，是疾病诊断、治疗方案制定以及预后评估的关键依据。从传统的X光成像，到后来的超声成像、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等技术的相继问世，医学影像技术不断革新，为医生提供了越来越丰富、精准的人体内部信息，极大地推动了医学诊断水平的提升，使许多疾病能够被早期发现和准确诊断，为患者赢得了宝贵的治疗时机。

然而，传统的医学影像诊断方法存在着显著的局限性。一方面，其高度依赖医生的专业知识和临床经验。不同医生由于知识储备、经验丰富程度以及主观