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摘要
掌指关节(MCP)关节炎是一种慢性的自身免疫性疾病,会给患者带来相当大的疼痛。如果治疗不及时可能会导致掌指关节无法进行正常的生理活动,更严重者甚至会落下终身残疾。目前对其的临床诊断仍然主要依赖于人工操作,一致性和准确性都相对较差。此外,提供给医生的样本数量也有限。因此,有必要提出一种掌指关节(MCP)关节炎医学图像的智能化诊断系统。虽然机器学习在医学领域迅速发展,但这类研究往往需要大规模的数据集。我们所拥有的原始掌指关节(MCP)图像远远不能满足训练样本的数量和多样性的需求,不同等级的医学图像分布更是不均衡。单纯地使用传统的图像增强方
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