【摘 要】
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利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一，常用的挖掘方法首先需要从医学图像中提取特征，然后进行分类分析。目前，应用最多的是提取图像的统计特征，这种方法对所提
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利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一，常用的挖掘方法首先需要从医学图像中提取特征，然后进行分类分析。目前，应用最多的是提取图像的统计特征，这种方法对所提取的特征有很强的依赖性。采用一种深度学习的新方法——卷积受限玻尔兹曼机模型，并且采用改进的快速持续对比散度算法对模型进行训练。该方法直接从乳腺X光图像中自主学习特征并利用学习到的特征对图像进行分类。实验结果显示，新方法对医学图像的分类精度相对于已有方法有明显的提升。
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