作者：禅与计算机程序设计艺术
近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，以医疗影像分析为代表的图像处理技术也越来越得到重视。越来越多的人逐渐从事医疗影像相关的工作，如临床诊断、病理分析等。传统的诊断方法存在诸多局限性，尤其是在脑出血、胃肠肿瘤等重症情况下。因此，开发新的诊断工具成为迫切需求。
如何开发一个有效的基于深度学习的医学图像分析系统，满足医生日常诊断的需求呢？本文将探讨如何利用深度学习技术，通过对一系列影像数据进行自动分类，实现对病人的诊断效果的提高。
为了达到这个目的，作者首先回顾了医学影像分析领域的一些重要概念，包括医学影像、图像特征、分类模型、评估指标等。然后提出了一个基于深度学习的医学影像分析框架，通过堆叠多个卷积神经网络（CNN）层，并引入循环神经网络（RNN），提升模型的鲁棒性和泛化能力。最后，通过实验验证了该框架的有效性和优越性。
2.基本概念术语说明
2.1.医学影像
在医学影像中，我们可以分成两类:
- 体外影像(X-ray images)
- 体内影像(MRI images)
体外影像包括X光透射或间断暴露的各种手术设备的采集到的影像，其中CT影像是最常见的一种。而MRI影像则是磁共振成像技术(Magnetic Resonance Imaging, MRI)，由放射性磁场在头部、躯干或者软组织产生的超高频信号所记录的图像。
2.2.图像特征
图像特征是指能够对图像进行分类或识别的信息。通常，图像特征包括直线、曲线、颜色、空间关系、形状、纹理等。这些特征能够帮助机器学习算法从大量图片中学习到一些共同特性&#
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