在实际使用中往往也是多种结构的融合。 医学图像分类可以分为图像筛查和目标或病灶分类。图像筛查是深度学习在医学图像分析领域中的最早应用之一, 是指将一个或多个检查图像作为输入, 通过训练好的模型对其预测, 输出一个表示是否患某种疾病或严重程度分级的诊断变量。 图像筛查属于图像级分类，用来解决此任务的深度学习模型最初关注于 SAE、 DBN 及 DBM 网络和非监督预训练方法。

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