2025年多模態(tài)融合注意力（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)技術(shù)是用于提高多模態(tài)模型在圖像和文本數(shù)據(jù)上的融合效果？

A.圖像識(shí)別

B.文本生成

C.多模態(tài)融合注意力機(jī)制

D.模型并行策略

2.在多模態(tài)融合注意力機(jī)制中，以下哪種方法可以增強(qiáng)模型對(duì)特定模態(tài)的關(guān)注？

A.共享層

B.對(duì)抗性訓(xùn)練

C.自注意力機(jī)制

D.梯度提升

3.以下哪種技術(shù)可以用來(lái)解決多模態(tài)數(shù)據(jù)中模態(tài)之間的不平衡問(wèn)題？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.數(shù)據(jù)采樣

C.模態(tài)權(quán)重調(diào)整

D.特征選擇

4.在多模態(tài)注意力模型中，以下哪種方法可以減少計(jì)算復(fù)雜度？

A.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)

B.低精度推理

C.模型量化

D.參數(shù)共享

5.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以用于評(píng)估多模態(tài)注意力模型的效果？

A.準(zhǔn)確率

B.模糊度

C.困惑度

D.互信息

6.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以增強(qiáng)不同模態(tài)之間的交互？

A.圖像到文本的映射

B.文本到圖像的映射

C.模態(tài)編碼器

D.模態(tài)解碼器

7.以下哪種注意力機(jī)制在多模態(tài)融合中可以增強(qiáng)對(duì)復(fù)雜關(guān)系的識(shí)別？

A.全局注意力

B.局部注意力

C.自注意力

D.對(duì)抗性注意力

8.在多模態(tài)注意力模型中，以下哪種方法可以提高模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.異常檢測(cè)

C.模型正則化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

9.以下哪種技術(shù)可以用于在多模態(tài)注意力模型中實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)知識(shí)遷移？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型壓縮

C.模型并行

D.模型微調(diào)

10.在多模態(tài)注意力模型中，以下哪種方法可以減少模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴？

A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.監(jiān)督學(xué)習(xí)

D.半監(jiān)督學(xué)習(xí)

11.以下哪種技術(shù)可以用于在多模態(tài)注意力模型中提高模型的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型正則化

C.模型壓縮

D.模型并行

12.在多模態(tài)注意力模型中，以下哪種方法可以用于提高模型對(duì)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)性？

A.模型微調(diào)

B.模型正則化

C.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

13.以下哪種技術(shù)可以用于在多模態(tài)注意力模型中實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)交互？

A.模態(tài)編碼器

B.模態(tài)解碼器

C.模態(tài)注意力

D.模態(tài)權(quán)重調(diào)整

14.在多模態(tài)注意力模型中，以下哪種方法可以減少模型對(duì)計(jì)算資源的消耗？

A.模型壓縮

B.模型量化

C.模型并行

D.模型微調(diào)

15.以下哪種技術(shù)可以用于在多模態(tài)注意力模型中實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)？

A.模型壓縮

B.模型量化

C.模型并行

D.模型遷移

答案：

1.C2.C3.C4.A5.C6.A7.B8.B9.A10.A11.B12.C13.C14.B15.D

解析：

1.多模態(tài)融合注意力機(jī)制是專門(mén)用于提高多模態(tài)數(shù)據(jù)融合效果的技術(shù)。

2.自注意力機(jī)制可以增強(qiáng)模型對(duì)特定模態(tài)的關(guān)注，因?yàn)樗试S模型關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的特定部分。

3.模態(tài)權(quán)重調(diào)整可以解決多模態(tài)數(shù)據(jù)中模態(tài)之間的不平衡問(wèn)題，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整不同模態(tài)的權(quán)重來(lái)平衡模型對(duì)它們的關(guān)注。

4.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)通過(guò)只激活與輸入數(shù)據(jù)相關(guān)的神經(jīng)元，從而減少計(jì)算復(fù)雜度。

5.困惑度是用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)不確定性的指標(biāo)，可以用來(lái)評(píng)估多模態(tài)注意力模型的效果。

6.模態(tài)編碼器可以將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的表示，從而增強(qiáng)不同模態(tài)之間的交互。

7.局部注意力機(jī)制可以增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜關(guān)系的識(shí)別，因?yàn)樗P(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的局部特征。

8.異常檢測(cè)可以用于識(shí)別和排除異常數(shù)據(jù)，從而提高模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的魯棒性。

9.知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型中，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)知識(shí)遷移。

10.自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以減少模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，因?yàn)樗梢詮奈礃?biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

11.模型正則化可以用于提高模型的泛化能力，通過(guò)添加正則化項(xiàng)來(lái)限制模型復(fù)雜度。

12.自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于提高模型對(duì)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)性，因?yàn)樗梢詮淖兓臄?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

13.模態(tài)注意力機(jī)制可以用于實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)交互，通過(guò)關(guān)注不同模態(tài)之間的關(guān)系。

14.模型量化可以減少模型對(duì)計(jì)算資源的消耗，通過(guò)將模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式。

15.模型遷移可以用于在多模態(tài)注意力模型中實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)，通過(guò)將一個(gè)模型的知識(shí)遷移到另一個(gè)模型中。

二、多選題（共10題）

1.在多模態(tài)融合注意力機(jī)制中，以下哪些技術(shù)可以增強(qiáng)模型的表達(dá)能力？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.圖文檢索

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.特征工程自動(dòng)化

E.生成內(nèi)容溯源

2.以下哪些方法可以用于降低多模態(tài)融合模型的推理延遲？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.低精度推理

D.模型并行策略

E.梯度消失問(wèn)題解決

3.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些技術(shù)可以提高模型的魯棒性和準(zhǔn)確性？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.異常檢測(cè)

E.模型遷移學(xué)習(xí)

4.以下哪些方法可以用于提高多模態(tài)注意力模型的可解釋性？（多選）

A.注意力可視化

B.模型正則化

C.算法透明度評(píng)估

D.模型公平性度量

E.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

5.在多模態(tài)內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以提升生成內(nèi)容的多樣性和質(zhì)量？（多選）

A.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

B.特征工程自動(dòng)化

C.腦機(jī)接口算法

D.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

E.云邊端協(xié)同部署

6.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化多模態(tài)模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程？（多選）

A.GPU集群性能優(yōu)化

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.容器化部署（Docker/K8s）

E.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

7.在多模態(tài)融合中，以下哪些技術(shù)可以幫助解決數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模態(tài)權(quán)重調(diào)整

C.異常檢測(cè)

D.特征選擇

E.模型正則化

8.以下哪些方法可以用于提高多模態(tài)模型的泛化能力？（多選）

A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.模型遷移學(xué)習(xí)

9.在多模態(tài)注意力模型中，以下哪些技術(shù)可以幫助解決梯度消失問(wèn)題？（多選）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

B.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.模型正則化

D.特征工程自動(dòng)化

E.模型量化（INT8/FP16）

10.以下哪些技術(shù)可以用于在多模態(tài)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)？（多選）

A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

B.隱私保護(hù)技術(shù)

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

D.模型魯棒性增強(qiáng)

E.生成內(nèi)容溯源

答案：

1.ABCD

2.ABCD

3.ABCDE

4.ACD

5.ABCDE

6.ABCDE

7.ABCD

8.ABCDE

9.ABCD

10.ABE

解析：

1.注意力機(jī)制變體（A）可以聚焦于特定模態(tài)，圖文檢索（B）和跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（C）有助于融合不同模態(tài)信息，特征工程自動(dòng)化（D）可以提升模型的表達(dá)能力，生成內(nèi)容溯源（E）與題目關(guān)聯(lián)性不大。

2.模型量化（A）可以減少模型參數(shù)數(shù)量，知識(shí)蒸餾（B）可以降低模型復(fù)雜度，低精度推理（C）可以減少計(jì)算資源消耗，模型并行策略（D）可以加速推理過(guò)程，梯度消失問(wèn)題解決（E）與題目關(guān)聯(lián)性不大。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以增強(qiáng)模型的泛化能力，結(jié)構(gòu)剪枝（B）可以減少模型參數(shù)數(shù)量，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（C）可以提高模型效率，異常檢測(cè)（D）可以排除噪聲數(shù)據(jù)，模型遷移學(xué)習(xí)（E）可以快速適應(yīng)新任務(wù)。

4.注意力可視化（A）可以直觀展示模型關(guān)注點(diǎn)，模型正則化（C）可以防止過(guò)擬合，算法透明度評(píng)估（D）可以提高模型可信度，模型公平性度量（E）可以評(píng)估模型的公正性，倫理安全風(fēng)險(xiǎn)（B）與題目關(guān)聯(lián)性不大。

5.AIGC內(nèi)容生成（A）可以豐富生成內(nèi)容，特征工程自動(dòng)化（B）可以提高模型性能，腦機(jī)接口算法（C）與題目關(guān)聯(lián)性不大，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（D）可以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)，云邊端協(xié)同部署（E）可以提高模型效率。

6.GPU集群性能優(yōu)化（A）可以提高訓(xùn)練速度，AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（B）可以提高資源利用率，模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（C）可以提高服務(wù)性能，容器化部署（D）可以提高部署靈活性，低代碼平臺(tái)應(yīng)用（E）與題目關(guān)聯(lián)性不大。

7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）可以增加數(shù)據(jù)多樣性，模態(tài)權(quán)重調(diào)整（B）可以平衡模態(tài)信息，異常檢測(cè)（C）可以識(shí)別和排除異常數(shù)據(jù)，特征選擇（D）可以減少噪聲信息，模型正則化（E）與題目關(guān)聯(lián)性不大。

8.自監(jiān)督學(xué)習(xí)（A）可以從無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（B）可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)，集成學(xué)習(xí)（C）可以通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型提高性能，神經(jīng)架構(gòu)搜索（D）可以找到最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)，模型遷移學(xué)習(xí)（E）可以快速適應(yīng)新任務(wù)。

9.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（A）可以提高模型性能，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（B）可以適應(yīng)變化，模型正則化（C）可以防止過(guò)擬合，特征工程自動(dòng)化（D）可以提升模型表達(dá)能力，模型量化（E）可以減少計(jì)算資源消耗。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（A）可以在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型，隱私保護(hù)技術(shù)（B）可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（C）與題目關(guān)聯(lián)性不大，模型魯棒性增強(qiáng)（D）可以提高模型安全性，生成內(nèi)容溯源（E）與題目關(guān)聯(lián)性不大。

三、填空題（共15題）

1.在多模態(tài)融合中，通過(guò)將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的___________，可以實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)交互。

答案：表示

2.為了提高模型的推理速度，通常采用___________技術(shù)來(lái)減少模型參數(shù)的數(shù)量。

答案：模型量化

3.在多模態(tài)注意力機(jī)制中，通過(guò)引入___________來(lái)增強(qiáng)模型對(duì)特定模態(tài)的關(guān)注。

答案：自注意力機(jī)制

4.為了解決訓(xùn)練過(guò)程中梯度消失的問(wèn)題，可以使用___________技術(shù)來(lái)正則化模型。

答案：Dropout

5.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，通過(guò)___________可以提高模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。

答案：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

6.為了減少模型訓(xùn)練和推理的計(jì)算量，常用的技術(shù)包括___________和___________。

答案：模型并行策略、低精度推理

7.在對(duì)抗性攻擊防御中，通過(guò)引入___________來(lái)增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

8.在多模態(tài)融合中，使用___________技術(shù)可以減少計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保持模型性能。

答案：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

9.在多模態(tài)注意力模型中，可以通過(guò)___________來(lái)評(píng)估模型的效果。

答案：困惑度

10.為了保護(hù)用戶隱私，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)利用___________來(lái)訓(xùn)練模型，而不泄露用戶數(shù)據(jù)。

答案：本地設(shè)備

11.在模型訓(xùn)練中，使用___________可以自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，提高模型收斂速度。

答案：Adam優(yōu)化器

12.在多模態(tài)內(nèi)容生成中，AIGC技術(shù)可以用于生成___________，豐富內(nèi)容創(chuàng)作。

答案：文本/圖像/視頻

13.為了提高模型的泛化能力，可以使用___________技術(shù)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

答案：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

14.在模型部署中，使用___________可以提高服務(wù)的可靠性和可伸縮性。

答案：容器化部署（Docker/K8s）

15.在多模態(tài)融合中，為了解決不同模態(tài)之間的不平衡問(wèn)題，可以采用___________技術(shù)來(lái)調(diào)整模型對(duì)模態(tài)的權(quán)重。

答案：模態(tài)權(quán)重調(diào)整

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可以顯著減少模型參數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)，LoRA和QLoRA通過(guò)微調(diào)小部分參數(shù)來(lái)調(diào)整模型，從而減少參數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以顯著提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，但需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練可以在無(wú)標(biāo)注或少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下提高模型性能，不需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。

3.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以降低模型推理的延遲，但會(huì)犧牲一定的精度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版5.4節(jié)，INT8和FP16量化可以減少模型參數(shù)的位數(shù)，從而降低推理延遲，但可能會(huì)引入一些精度損失。

4.模型并行策略可以顯著提高模型的訓(xùn)練速度，但會(huì)增加模型的復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行策略研究》2025版4.3節(jié)，模型并行可以將模型的不同部分分配到不同的設(shè)備上并行訓(xùn)練，提高訓(xùn)練速度，但需要更復(fù)雜的模型設(shè)計(jì)和硬件支持。

5.云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化AI應(yīng)用的資源利用，但會(huì)增加部署和維護(hù)的復(fù)雜性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版6.2節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以充分利用不同層級(jí)的計(jì)算資源，優(yōu)化資源利用，但部署和維護(hù)過(guò)程相對(duì)復(fù)雜。

6.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型中，但小模型的性能通常不如大模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)綜述》2025版7.1節(jié)，知識(shí)蒸餾可以使小模型在特定任務(wù)上達(dá)到與大模型相似的性能，甚至可能超越。

7.異常檢測(cè)技術(shù)可以有效地識(shí)別和排除數(shù)據(jù)集中的異常值，但可能會(huì)引入誤報(bào)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《異常檢測(cè)技術(shù)指南》2025版8.3節(jié)，異常檢測(cè)技術(shù)可以識(shí)別異常值，但可能由于模型敏感度或閾值設(shè)置不當(dāng)導(dǎo)致誤報(bào)。

8.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)可以在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型，同時(shí)保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)白皮書(shū)》2025版9.2節(jié)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，通過(guò)本地設(shè)備上的模型聚合來(lái)訓(xùn)練全局模型，保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

9.AIGC內(nèi)容生成技術(shù)可以自動(dòng)生成高質(zhì)量的內(nèi)容，但生成的內(nèi)容可能缺乏創(chuàng)造性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《AIGC內(nèi)容生成技術(shù)指南》2025版10.4節(jié)，AIGC技術(shù)可以生成高質(zhì)量、具有創(chuàng)造性的內(nèi)容，但生成的內(nèi)容風(fēng)格和主題可能受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的影響。

10.模型線上監(jiān)控可以幫助及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型性能下降或異常，但無(wú)法防止模型退化。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型線上監(jiān)控技術(shù)白皮書(shū)》2025版11.3節(jié)，模型線上監(jiān)控可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型性能問(wèn)題，并通過(guò)重新訓(xùn)練或調(diào)整模型參數(shù)來(lái)防止模型退化。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某醫(yī)療機(jī)構(gòu)計(jì)劃利用多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)輔助診斷，現(xiàn)有醫(yī)療影像數(shù)據(jù)包括CT、MRI和病理切片圖像，以及對(duì)應(yīng)的臨床報(bào)告文本。由于數(shù)據(jù)量龐大且來(lái)源多樣，醫(yī)療機(jī)構(gòu)希望開(kāi)發(fā)一個(gè)高效的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)。

問(wèn)題：針對(duì)該案例，設(shè)計(jì)一個(gè)多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)的整體架構(gòu)，并說(shuō)明關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)現(xiàn)步驟。

系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：負(fù)責(zé)對(duì)CT、MRI和病理切片圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、歸一化、分割等；對(duì)臨床報(bào)告文本進(jìn)行分詞、去停用詞、詞性標(biāo)注等。

2.特征提取模塊：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征，使用Transformer模型提取文本特征。

3.多模態(tài)融合模塊：采用注意力機(jī)制進(jìn)行特征融合，結(jié)合圖像和文本特征進(jìn)行綜合分析。

4.模型訓(xùn)練模塊：使用集成學(xué)習(xí)（如隨機(jī)森林、XGBoost）進(jìn)行模型訓(xùn)練，評(píng)估模型性能。

5.模型評(píng)估模塊：通過(guò)混淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估模型性能。

6.推理服務(wù)模塊：提供API接口，供臨床醫(yī)生調(diào)用進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷。

關(guān)鍵技術(shù)及實(shí)現(xiàn)步驟：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：采用圖像分割技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分割，提取感興趣區(qū)域（ROI），并使用圖像增強(qiáng)技術(shù)提高圖像質(zhì)量。

2.特征提取：使用CNN提取圖像特征，使用BER