视频讲解|Python用ResNet残差神经网络在大脑出血CT图像扫描数据预测应用
在临床医疗影像诊断中，大脑出血的快速准确识别直接关系到患者的救治效率——CT影像作为常用检查手段，传统人工阅片不仅依赖医生经验，还可能因影像细节复杂（如出血区域与正常组织灰度接近）导致判断延迟。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的影像辅助诊断系统逐渐成为解决这一问题的关键工具，其中ResNet（残差神经网络）凭借独特的残差连接设计，有效解决了深层网络训练中的“梯度消失”（梯度越传越弱，模型学不到新知识）与“网络退化”（层数增加但性能不升反降）问题，在图像识别领域表现突出。
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