业务和功能介绍
主要功能为实现颅内动脉瘤的智能化检测。其核心功能包括：1. 加载与预处理DICOM格式的医学影像数据；2. 训练深度学习模型对影像进行自动分析识别，精准判断是否存在疑似动脉瘤区域；3. 预测存在颅内动脉瘤的概率，为医生提供诊断决策支持。
项目实现
灵活的数据预处理：支持对多种尺寸及分辨率的DICOM影像进行标准化处理，包括窗宽窗位调整、重采样与强度归一化，确保输入数据的一致性与模型兼容性。
三维卷积神经网络（3D CNN）：采用三维卷积结构，充分利用影像数据的空间上下文信息，增强对动脉瘤形态的识别能力，提升检测精度与鲁棒性。
模块化配置管理：通过统一的Config文件集中管理图像尺寸、学习率、训练轮次等关键超参数，便于快速调整与工程化部署，提高开发效率与系统可维护性。
三维卷积神经网络（3D CNN）：采用三维卷积结构，充分利用影像数据的空间上下文信息，增强对动脉瘤形态的识别能力，提升检测精度与鲁棒性。
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