简介：摘要：亲子关系的确认不仅在法律和医学领域具有重要意义，更是社会稳定与家庭幸福的基石，传统的亲子鉴定方法存在着许多瓶颈，包括时间成本高、流程繁琐以及准确性不足等问题，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，利用大数据和智能算法进行亲子鉴定逐渐成为可能。本文旨在研究基于机器学习的亲子鉴定算法优化与自动化，以应对传统方法的局限性。
简介：摘要：深度学习算法应用于淋巴管瘤超声图像识别与分期，采用多模态CNN融合残差学习和注意力机制，结合FCN、U-Net等实现病灶自动检测分割，并通过综合评价指标验证其优于传统方法。深度网络提取高维特征分析病理参数相关性，构建并优化分期系统，运用临床数据训练、交叉验证及独立测试评估模型性能，确保准确可靠，有效辅助临床决策。
基于机器学习的亲子鉴定算法优化与自动化
深度学习算法在淋巴管瘤超声图像识别与分期中的探索与实践
