U-Net与ResNet的优化及其在脑肿瘤分割与肺部病变识别中的精准化应用

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摘要：为提升智能医疗影像诊断的精准度，文章分别针对图像分割与分类任务，构建并优化了两种深度学习模型。文章设计了一种结合U-Net与注意力机制（U-Net+Attention） 的影像分割模型，并引入基于ResNet50的迁移学习分类网络（ResNet50+FT） 用于肺部病变识别。模型利用多通道卷积结构处理多模态数据，并融合Focal Loss以应对类别不平衡问题。（剩余6602字）

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