基于多特征融合与机器学习的医学影像差异检测与分类方法研究

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摘 要：提出基于计算机视觉与机器学习的医学影像处理法。利用图像处理技术预处理X光图像，借助VGG16预训练模型提取高级特征，用贝叶斯和KNN 分类器训练模型，进行不同数据集评估。实验显示，模型准确率约为0.9，能精准判别图像有无病变，经像素差异计算与高斯模糊处理，可直观展现变化区域。随着数据量增大，F1值超过0.8，召回率超0.9，表明该方法适配常规影像任务。（剩余111字）

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