基于机器学习的医学影像模态转换：技术突破与临床实践新探索.docx

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2025-02-26 发布于上海
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基于机器学习的医学影像模态转换：技术突破与临床实践新探索.docx

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一、引言

1.1研究背景与意义

在现代医学领域，医学影像技术已成为临床诊断和治疗的关键支撑。常见的医学影像模态包括X光、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射断层显像（PET）等，每种模态都有其独特的成像原理和优势。X光成像能够清晰展示骨骼结构，对骨折等疾病的诊断具有重要价值；CT扫描则可以提供人体内部断层的详细解剖信息，在肿瘤检测、心血管疾病诊断等方面发挥着关键作用；MRI凭借其对软组织的高分辨率成像能力，成为神经系统、肌肉骨骼系统疾病诊断的重要手段；PET成像则侧重于反映人体的代谢功能，在肿瘤的早期诊断、良恶性鉴别以及疗效评估等方面具有独特优势。

不同模态