摘要
医疗图像识别是计算机辅助诊断的重要组成部分，对于提高诊断效率和准确率具有重要意义。
近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了突破性进展。
本文献综述首先介绍了医疗图像识别和卷积神经网络的相关概念，然后梳理了国内外基于CNN的医疗图像识别研究现状，包括不同的CNN模型、应用领域、数据集以及性能评价指标等方面。
此外，还分析了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：医疗图像识别；卷积神经网络；深度学习；计算机辅助诊断；文献综述
近年来，随着医疗影像技术的快速发展，各种医学影像数据量呈爆炸式增长，为疾病的诊断和治疗提供了丰富的信息。
传统的医疗图像识别方法主要依赖于人工提取特征，存在着效率低、主观性强、准确率受限等问题。
卷积神经网络作为深度学习的代表性算法之一，凭借其强大的特征学习和表达能力，在图像识别、目标检测、语义分割等领域取得了令人瞩目的成就，为解决传统医疗图像识别方法的瓶颈提供了新的思路和方法。
医疗图像识别是指利用计算机技术对医学图像进行分析和理解，识别图像中包含的解剖结构、病理特征等信息，辅助医生进行诊断和治疗。
卷积神经网络是一种多层神经网络，其核心在于卷积层和池化层的交替使用，能够自动学习图像的层次化特征表示，从而实现端到端的图像识别。
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