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数字医学中深度学习与图像处理的融合

引言

在进行数字医学数据分析之前，数据预处理和清洗是至关重要的一步。医学数据通常具有噪声、缺失值、冗余数据等问题，直接影响分析结果的准确性。因此，数据清洗的目的是去除无效信息、填补缺失数据、处理异常值等，使得数据更加干净、完整，从而为后续分析提供可靠的基础。

人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习，已广泛应用于数字医学的数据分析中。机器学习能够通过对大量医学数据的学习，建立预测模型，实现对疾病的早期预测和诊断。深度学习则在图像分析和模式识别方面表现出色，特别是在医学影像的自动分析和处理上，具有极高的准确性。