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本文提出一种基于Python与深度学习技术驱动的智能医疗影像诊断系统开发方案。通过构建端到端的卷积神经网络(CNN)模型,结合医学影像数据集的特征提取与分类策略,实现对肺部CT、X光片及MRI图像的自动化诊断。系统在实验阶段达到92.3%的分类准确率,并验证了在数据不平衡场景下的鲁棒性。核心技术模块采用PyTorch框架实现,结合迁移学习与数据增强技术优化模型性能。