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传统机器学习与深度学习在医学图像分类中的对比

在医学图像分类领域，传统机器学习和深度学习是两种广泛使用的技术手段。本节将详细探讨这两种方法的原理、优势和局限性，并通过具体的案例和代码示例来说明它们在实际应用中的差异。

传统机器学习方法

特征提取

在传统机器学习方法中，特征提取是一个关键步骤。特征提取的目的是从原始图像中提取出有用的信息，这些信息可以用来训练分类器。常用的特征提取方法包括：

灰度直方图：灰度直方图是描述图像灰度分布的统计方法。通过对图像的灰度值进行统计，可以得到一个直方图，进一步用于特征表示。

纹理特征：纹理特征描述了图像中的空间关系。常见