人工智能在医疗领域的应用机器学习与医学诊断考核试卷
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15.医学影像分析中，_______技术用于图像配准。
16.机器学习中的_______是一种用于生成数据的模型。
17.医学诊断中，_______用于衡量模型对阳性样本的识别能力。
18.在深度学习中，_______是一种用于图像识别的网络结构。
19.机器学习中的_______是一种用于特征提取的技术。
9.机器学习中的_______是一种用于特征降维的技术。
10.医学影像分析中，_______技术用于图像增强。
11.机器学习中的_______是一种用于特征选择的递归方法。
12.在深度学习中，_______是一种基于梯度的优化算法。
13.医学诊断中，_______用于衡量模型在测试集上的表现。
14.机器学习中的_______是一种用于模型优化的技术。
a.数据集构建：说明如何构建用于训练和测试的数据集，包括数据来源和标注方法。
b.模型选择与优化：选择一种合适的深度学习模型，并描述如何调整模型参数以优化性能。
D.模型无法从训练数据中学习到任何模式
18.以下哪些是医学诊断中常用的异常检测应用？（）
A.早期癌症检测
B.心电图分析
C.眼底图像分析
D.皮肤病变检测
19.以下哪些是机器学习中的聚类算法？（）
A. K-means
B.聚类层次
C. DBSCAN
D.朴素贝叶斯
20.以下哪些是医学影像分析中常用的图像配准技术？（）
B.数据标准化
C.数据增强
D.数据降维
12.以下哪项不是机器学习中的数据预处理步骤？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.特征选择
13.在医疗图像识别中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.朴素贝叶斯
B.支持向量机
C.卷积神经网络
D.决策树
14.以下哪项不是机器学习中的性能提升技术？（）
A.超参数调整
1.以下哪项不是机器学习的主要类型？（）
A.监督学习
B.无监督学习
C.半监督学习
D.强化学习
2.以下哪项不是深度学习中的一个常用网络结构？（）
A.卷积神经网络（CNN）
B.递归神经网络（RNN）
C.支持向量机（SVM）
D.生成对抗网络（GAN）
3.在医学影像分析中，哪项技术通常用于去除图像噪声？（）
A.互信息配准
B.归一化互信息配准
C.最近邻配准
D.基于特征的配准
三、填空题（本题共25小题，每小题1分，共25分，请将正确答案填到题目空白处）
1.机器学习中的_______是一种用于分类的监督学习算法。
2.在深度学习中，_______层通常用于提取图像特征。
3.医学影像分析中，_______技术用于去除图像噪声。
c.模型选择：选择一种合适的机器学习模型，并说明选择理由。
d.模型训练与评估：描述如何对模型进行训练和评估，包括使用的数据集、评估指标等。
2.案例题：某医院计划利用机器学习技术来辅助进行皮肤癌的早期检测。已知该医院拥有一个包含皮肤病变图像和对应诊断标签的大型数据库。请设计一个皮肤癌检测系统，包括以下步骤：
B.聚类算法
C.决策树
D.线性回归
20.以下哪项不是机器学习中的正则化技术？（）
A. L1正则化
B. L2正则化
C. Dropout
D.过采样
21.在医疗诊断中，以下哪种技术常用于数据增强？（）
A.数据规范化
B.数据标准化
C.数据增强
D.数据降维
22.以下哪项不是机器学习中的数据预处理步骤？（）
A.数据清洗
4.机器学习中的正则化技术可以防止模型过拟合。（）
5.在医学诊断中，特征选择可以减少模型的计算复杂度。（）
6.机器学习中的集成学习方法可以提高模型的泛化能力。（）
7.医学影像分析中，K最近邻（KNN）算法常用于图像分类。（）
8.机器学习中的决策树可以处理高维数据。（）
9.深度学习中的生成对抗网络（GAN）可以用于图像生成。（）
B.聚类算法
C.朴素贝叶斯
D.线性回归
26.以下哪项不是机器学习中的评估指标？（）
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D.灵敏度
27.在医疗影像分析中，哪项技术通常用于去除图像噪声？（）
A.降噪滤波器
B.灰度变换
C.直方图均衡化
D.形态学操作
28.以下哪项不是机器学习中的过拟合现象？（）
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
C.熵损失
D.精度损失
9.在医疗影像分割中，以下哪种算法常用于边界检测？（）
A.活动轮廓模型
B.随机森林
C. K最近邻
D.线性回归
10.以下哪项不是机器学习中的正则化技术？（）
A. L1正则化
B. L2正则化
C. Dropout
D.过采样
11.在医疗诊断中，以下哪种技术常用于数据增强？（）
A.数据规范化
B. Adam
C. RMSprop
D.随机梯度下降
16.以下哪些是医学影像分析中常用的特征提取技术？（）
A. SIFT
B. HOG
C. CNN
D. K-means
17.以下哪些是机器学习中的过拟合现象？（）
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
B.模型能够准确预测训练集上的所有样本
C.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现良好
A.活动轮廓模型
B.随机森林
C. K最近邻
D.卷积神经网络
10.以下哪些是机器学习中的异常检测方法？（）
A.聚类算法
B.主成分分析
C.线性判别分析
D.逻辑回归
11.以下哪些是医学影像分析中常用的图像增强技术？（）
A.对比度增强
B.色彩增强
C.亮度增强
D.锐化
12.以下哪些是机器学习中的数据预处理步骤？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.特征选择
13.以下哪些是医学诊断中常用的评估指标？（）
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D. F1分数
14.以下哪些是机器学习中的集成学习方法？（）
A.随机森林
B. AdaBoost
C. XGBoost
D.决策树
15.以下哪些是深度学习中的优化算法？（）
A.梯度下降
D.随机森林
6.以下哪些是机器学习中的性能提升技术？（）
A.模型集成
B.超参数调整
C.数据增强
D.特征提取
7.以下哪些是医学诊断中常用的机器学习模型？（）
A.线性回归
B.决策树
C.卷积神经网络
D.朴素贝叶斯
8.以下哪些是深度学习中的损失函数？（）
A.交叉熵损失
B.均方误差损失
C.熵损失
D.精度损失
9.以下哪些是医学图像分割中常用的算法？（）
C. Dropout
D.过采样
二、多选题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.以下哪些是机器学习中的监督学习算法？（）
A.决策树
B.支持向量机
C.朴素贝叶斯
D.聚类算法
2.以下哪些是深度学习中的神经网络层？（）
A.输入层
B.隐藏层C.输出层 NhomakorabeaD.全连接层
C.直方图均衡化
D.形态学操作
18.以下哪项不是机器学习中的过拟合现象？（）
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
B.模型能够准确预测训练集上的所有样本
C.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现良好
D.模型无法从训练数据中学习到任何模式
19.在医疗诊断中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.主成分分析（PCA）
人工智能在医疗领域的应用机器学习与医学诊断考核试卷
考生姓名：答题日期：得分：判卷人：
本次考核旨在评估考生对人工智能在医疗领域应用中机器学习与医学诊断相关知识的掌握程度，检验其对最新技术趋势、算法原理及实际应用案例的理解能力。
一、单项选择题（本题共30小题，每小题0.5分，共15分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
1.请简述机器学习在医学诊断中的应用场景，并举例说明具体的应用实例。
2.分析机器学习中的深度学习技术在医学影像分析中的优势和局限性。
3.讨论如何利用机器学习技术提高医学诊断的准确性和效率，并说明可能面临的挑战。
4.请结合实际案例，分析机器学习在医学诊断中的应用如何促进临床决策的优化。
20.医学影像分析中，_______技术用于图像压缩。
21.机器学习中的_______是一种用于处理序列数据的模型。
22.医学诊断中，_______指标用于衡量模型对阴性样本的识别能力。
23.机器学习中的_______是一种用于处理多类别分类问题的模型。
24.医学影像分析中，_______技术用于图像重建。
16.深度学习中的RNN（递归神经网络）适用于处理时间序列数据。（）
17.医学影像分析中，降噪滤波器可以去除图像中的噪声。（）
18.机器学习中的梯度下降算法可以用于优化模型的参数。（）
19.医学诊断中，F1分数是精确率和召回率的调和平均数。（）
20.机器学习中的聚类算法可以用于无监督学习中的异常检测。（）
B.模型能够准确预测训练集上的所有样本
C.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现良好
D.模型无法从训练数据中学习到任何模式
7.在医疗诊断中，以下哪项技术通常用于处理多模态数据？（）
A.线性回归
B.卷积神经网络
C.支持向量机
D.朴素贝叶斯
8.以下哪项不是深度学习中的损失函数？（）
A.交叉熵损失
B.均方误差损失
B.模型集成
C.数据降维
D.数据增强
15.在医疗诊断中，以下哪种技术常用于异常检测？（）
A.主成分分析
B.聚类算法
C.朴素贝叶斯
D.线性回归
16.以下哪项不是机器学习中的评估指标？（）
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D.灵敏度
17.在医疗影像分析中，哪项技术通常用于去除图像噪声？（）
A.降噪滤波器
B.灰度变换
B.模型能够准确预测训练集上的所有样本
C.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现良好
D.模型无法从训练数据中学习到任何模式
29.在医疗诊断中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.主成分分析（PCA）
B.聚类算法
C.决策树
D.线性回归
30.以下哪项不是机器学习中的正则化技术？（）
A. L1正则化
B. L2正则化
10.医学诊断中，准确率是衡量模型性能的最佳指标。（）
11.机器学习中的数据增强技术可以增加训练数据的多样性。（）
12.在医学影像分析中，形态学操作可以用于图像分割。（）
13.机器学习中的支持向量机（SVM）适用于所有类型的数据集。（）
14.医学诊断中，召回率可以衡量模型对阳性样本的识别能力。（）
15.机器学习中的朴素贝叶斯算法适用于文本分类任务。（）
4.机器学习中的_______是一种用于回归的监督学习算法。
5.在深度学习模型中，_______是一种用于生成对抗的框架。
6.医学诊断中，_______指标用于衡量模型的预测准确度。
7.机器学习中的_______是一种用于异常检测的非监督学习算法。
8.在图像分割中，_______模型常用于边缘检测。
25.机器学习中的_______是一种用于处理无标签数据的模型。
四、判断题（本题共20小题，每题0.5分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.机器学习中的监督学习算法需要标签数据来进行训练。（）
2.深度学习中的卷积神经网络（CNN）仅适用于图像处理任务。（）
3.医学影像分析中，直方图均衡化可以增强图像的对比度。（）
A.降噪滤波器
B.灰度变换
C.直方图均衡化
D.形态学操作
4.以下哪项不是机器学习中的评估指标？（）
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D.灵敏度
5.在肿瘤检测中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.主成分分析（PCA）
B.聚类算法
C.决策树
D.线性回归
6.以下哪项不是机器学习中的过拟合现象？（）
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
六、案例题（本题共2小题，每题5分，共10分）
1.案例题：某医疗中心希望利用机器学习技术来辅助诊断乳腺癌。已知该中心收集了大量的乳腺X光影像数据，包括正常和异常的影像。请设计一个基于机器学习的乳腺癌诊断系统，包括以下步骤：
a.数据预处理：描述如何对乳腺X光影像数据进行预处理，包括图像增强、去噪等。
b.特征提取：列举至少两种特征提取方法，并简述其原理。
B.数据集成
C.数据变换
D.特征选择
23.在医疗图像识别中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.朴素贝叶斯
B.支持向量机
C.卷积神经网络
D.决策树
24.以下哪项不是机器学习中的性能提升技术？（）
A.超参数调整
B.模型集成
C.数据降维
D.数据增强
25.在医疗诊断中，以下哪种技术常用于异常检测？（）
A.主成分分析
3.以下哪些是医学影像分析中常用的预处理技术？（）
A.直方图均衡化
B.形态学操作
C.归一化
D.降噪
4.以下哪些是机器学习中的正则化方法？（）
A. L1正则化
B. L2正则化
C. Dropout
D.早停
5.以下哪些是机器学习中的特征选择方法？（）
A.主成分分析（PCA）
B.特征重要性排序
C.递归特征消除（RFE）
16.机器学习中的_______是一种用于生成数据的模型。
17.医学诊断中，_______用于衡量模型对阳性样本的识别能力。
18.在深度学习中，_______是一种用于图像识别的网络结构。
19.机器学习中的_______是一种用于特征提取的技术。
9.机器学习中的_______是一种用于特征降维的技术。
10.医学影像分析中，_______技术用于图像增强。
11.机器学习中的_______是一种用于特征选择的递归方法。
12.在深度学习中，_______是一种基于梯度的优化算法。
13.医学诊断中，_______用于衡量模型在测试集上的表现。
14.机器学习中的_______是一种用于模型优化的技术。
a.数据集构建：说明如何构建用于训练和测试的数据集，包括数据来源和标注方法。
b.模型选择与优化：选择一种合适的深度学习模型，并描述如何调整模型参数以优化性能。
D.模型无法从训练数据中学习到任何模式
18.以下哪些是医学诊断中常用的异常检测应用？（）
A.早期癌症检测
B.心电图分析
C.眼底图像分析
D.皮肤病变检测
19.以下哪些是机器学习中的聚类算法？（）
A. K-means
B.聚类层次
C. DBSCAN
D.朴素贝叶斯
20.以下哪些是医学影像分析中常用的图像配准技术？（）
B.数据标准化
C.数据增强
D.数据降维
12.以下哪项不是机器学习中的数据预处理步骤？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.特征选择
13.在医疗图像识别中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.朴素贝叶斯
B.支持向量机
C.卷积神经网络
D.决策树
14.以下哪项不是机器学习中的性能提升技术？（）
A.超参数调整
1.以下哪项不是机器学习的主要类型？（）
A.监督学习
B.无监督学习
C.半监督学习
D.强化学习
2.以下哪项不是深度学习中的一个常用网络结构？（）
A.卷积神经网络（CNN）
B.递归神经网络（RNN）
C.支持向量机（SVM）
D.生成对抗网络（GAN）
3.在医学影像分析中，哪项技术通常用于去除图像噪声？（）
A.互信息配准
B.归一化互信息配准
C.最近邻配准
D.基于特征的配准
三、填空题（本题共25小题，每小题1分，共25分，请将正确答案填到题目空白处）
1.机器学习中的_______是一种用于分类的监督学习算法。
2.在深度学习中，_______层通常用于提取图像特征。
3.医学影像分析中，_______技术用于去除图像噪声。
c.模型选择：选择一种合适的机器学习模型，并说明选择理由。
d.模型训练与评估：描述如何对模型进行训练和评估，包括使用的数据集、评估指标等。
2.案例题：某医院计划利用机器学习技术来辅助进行皮肤癌的早期检测。已知该医院拥有一个包含皮肤病变图像和对应诊断标签的大型数据库。请设计一个皮肤癌检测系统，包括以下步骤：
B.聚类算法
C.决策树
D.线性回归
20.以下哪项不是机器学习中的正则化技术？（）
A. L1正则化
B. L2正则化
C. Dropout
D.过采样
21.在医疗诊断中，以下哪种技术常用于数据增强？（）
A.数据规范化
B.数据标准化
C.数据增强
D.数据降维
22.以下哪项不是机器学习中的数据预处理步骤？（）
A.数据清洗
4.机器学习中的正则化技术可以防止模型过拟合。（）
5.在医学诊断中，特征选择可以减少模型的计算复杂度。（）
6.机器学习中的集成学习方法可以提高模型的泛化能力。（）
7.医学影像分析中，K最近邻（KNN）算法常用于图像分类。（）
8.机器学习中的决策树可以处理高维数据。（）
9.深度学习中的生成对抗网络（GAN）可以用于图像生成。（）
B.聚类算法
C.朴素贝叶斯
D.线性回归
26.以下哪项不是机器学习中的评估指标？（）
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D.灵敏度
27.在医疗影像分析中，哪项技术通常用于去除图像噪声？（）
A.降噪滤波器
B.灰度变换
C.直方图均衡化
D.形态学操作
28.以下哪项不是机器学习中的过拟合现象？（）
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
C.熵损失
D.精度损失
9.在医疗影像分割中，以下哪种算法常用于边界检测？（）
A.活动轮廓模型
B.随机森林
C. K最近邻
D.线性回归
10.以下哪项不是机器学习中的正则化技术？（）
A. L1正则化
B. L2正则化
C. Dropout
D.过采样
11.在医疗诊断中，以下哪种技术常用于数据增强？（）
A.数据规范化
B. Adam
C. RMSprop
D.随机梯度下降
16.以下哪些是医学影像分析中常用的特征提取技术？（）
A. SIFT
B. HOG
C. CNN
D. K-means
17.以下哪些是机器学习中的过拟合现象？（）
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
B.模型能够准确预测训练集上的所有样本
C.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现良好
A.活动轮廓模型
B.随机森林
C. K最近邻
D.卷积神经网络
10.以下哪些是机器学习中的异常检测方法？（）
A.聚类算法
B.主成分分析
C.线性判别分析
D.逻辑回归
11.以下哪些是医学影像分析中常用的图像增强技术？（）
A.对比度增强
B.色彩增强
C.亮度增强
D.锐化
12.以下哪些是机器学习中的数据预处理步骤？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.特征选择
13.以下哪些是医学诊断中常用的评估指标？（）
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D. F1分数
14.以下哪些是机器学习中的集成学习方法？（）
A.随机森林
B. AdaBoost
C. XGBoost
D.决策树
15.以下哪些是深度学习中的优化算法？（）
A.梯度下降
D.随机森林
6.以下哪些是机器学习中的性能提升技术？（）
A.模型集成
B.超参数调整
C.数据增强
D.特征提取
7.以下哪些是医学诊断中常用的机器学习模型？（）
A.线性回归
B.决策树
C.卷积神经网络
D.朴素贝叶斯
8.以下哪些是深度学习中的损失函数？（）
A.交叉熵损失
B.均方误差损失
C.熵损失
D.精度损失
9.以下哪些是医学图像分割中常用的算法？（）
C. Dropout
D.过采样
二、多选题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.以下哪些是机器学习中的监督学习算法？（）
A.决策树
B.支持向量机
C.朴素贝叶斯
D.聚类算法
2.以下哪些是深度学习中的神经网络层？（）
A.输入层
B.隐藏层C.输出层 NhomakorabeaD.全连接层
C.直方图均衡化
D.形态学操作
18.以下哪项不是机器学习中的过拟合现象？（）
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
B.模型能够准确预测训练集上的所有样本
C.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现良好
D.模型无法从训练数据中学习到任何模式
19.在医疗诊断中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.主成分分析（PCA）
人工智能在医疗领域的应用机器学习与医学诊断考核试卷
考生姓名：答题日期：得分：判卷人：
本次考核旨在评估考生对人工智能在医疗领域应用中机器学习与医学诊断相关知识的掌握程度，检验其对最新技术趋势、算法原理及实际应用案例的理解能力。
一、单项选择题（本题共30小题，每小题0.5分，共15分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
1.请简述机器学习在医学诊断中的应用场景，并举例说明具体的应用实例。
2.分析机器学习中的深度学习技术在医学影像分析中的优势和局限性。
3.讨论如何利用机器学习技术提高医学诊断的准确性和效率，并说明可能面临的挑战。
4.请结合实际案例，分析机器学习在医学诊断中的应用如何促进临床决策的优化。
20.医学影像分析中，_______技术用于图像压缩。
21.机器学习中的_______是一种用于处理序列数据的模型。
22.医学诊断中，_______指标用于衡量模型对阴性样本的识别能力。
23.机器学习中的_______是一种用于处理多类别分类问题的模型。
24.医学影像分析中，_______技术用于图像重建。
16.深度学习中的RNN（递归神经网络）适用于处理时间序列数据。（）
17.医学影像分析中，降噪滤波器可以去除图像中的噪声。（）
18.机器学习中的梯度下降算法可以用于优化模型的参数。（）
19.医学诊断中，F1分数是精确率和召回率的调和平均数。（）
20.机器学习中的聚类算法可以用于无监督学习中的异常检测。（）
B.模型能够准确预测训练集上的所有样本
C.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现良好
D.模型无法从训练数据中学习到任何模式
7.在医疗诊断中，以下哪项技术通常用于处理多模态数据？（）
A.线性回归
B.卷积神经网络
C.支持向量机
D.朴素贝叶斯
8.以下哪项不是深度学习中的损失函数？（）
A.交叉熵损失
B.均方误差损失
B.模型集成
C.数据降维
D.数据增强
15.在医疗诊断中，以下哪种技术常用于异常检测？（）
A.主成分分析
B.聚类算法
C.朴素贝叶斯
D.线性回归
16.以下哪项不是机器学习中的评估指标？（）
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D.灵敏度
17.在医疗影像分析中，哪项技术通常用于去除图像噪声？（）
A.降噪滤波器
B.灰度变换
B.模型能够准确预测训练集上的所有样本
C.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现良好
D.模型无法从训练数据中学习到任何模式
29.在医疗诊断中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.主成分分析（PCA）
B.聚类算法
C.决策树
D.线性回归
30.以下哪项不是机器学习中的正则化技术？（）
A. L1正则化
B. L2正则化
10.医学诊断中，准确率是衡量模型性能的最佳指标。（）
11.机器学习中的数据增强技术可以增加训练数据的多样性。（）
12.在医学影像分析中，形态学操作可以用于图像分割。（）
13.机器学习中的支持向量机（SVM）适用于所有类型的数据集。（）
14.医学诊断中，召回率可以衡量模型对阳性样本的识别能力。（）
15.机器学习中的朴素贝叶斯算法适用于文本分类任务。（）
4.机器学习中的_______是一种用于回归的监督学习算法。
5.在深度学习模型中，_______是一种用于生成对抗的框架。
6.医学诊断中，_______指标用于衡量模型的预测准确度。
7.机器学习中的_______是一种用于异常检测的非监督学习算法。
8.在图像分割中，_______模型常用于边缘检测。
25.机器学习中的_______是一种用于处理无标签数据的模型。
四、判断题（本题共20小题，每题0.5分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.机器学习中的监督学习算法需要标签数据来进行训练。（）
2.深度学习中的卷积神经网络（CNN）仅适用于图像处理任务。（）
3.医学影像分析中，直方图均衡化可以增强图像的对比度。（）
A.降噪滤波器
B.灰度变换
C.直方图均衡化
D.形态学操作
4.以下哪项不是机器学习中的评估指标？（）
A.准确率
B.召回率
C.精确率
D.灵敏度
5.在肿瘤检测中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.主成分分析（PCA）
B.聚类算法
C.决策树
D.线性回归
6.以下哪项不是机器学习中的过拟合现象？（）
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差
六、案例题（本题共2小题，每题5分，共10分）
1.案例题：某医疗中心希望利用机器学习技术来辅助诊断乳腺癌。已知该中心收集了大量的乳腺X光影像数据，包括正常和异常的影像。请设计一个基于机器学习的乳腺癌诊断系统，包括以下步骤：
a.数据预处理：描述如何对乳腺X光影像数据进行预处理，包括图像增强、去噪等。
b.特征提取：列举至少两种特征提取方法，并简述其原理。
B.数据集成
C.数据变换
D.特征选择
23.在医疗图像识别中，以下哪种算法常用于特征提取？（）
A.朴素贝叶斯
B.支持向量机
C.卷积神经网络
D.决策树
24.以下哪项不是机器学习中的性能提升技术？（）
A.超参数调整
B.模型集成
C.数据降维
D.数据增强
25.在医疗诊断中，以下哪种技术常用于异常检测？（）
A.主成分分析
3.以下哪些是医学影像分析中常用的预处理技术？（）
A.直方图均衡化
B.形态学操作
C.归一化
D.降噪
4.以下哪些是机器学习中的正则化方法？（）
A. L1正则化
B. L2正则化
C. Dropout
D.早停
5.以下哪些是机器学习中的特征选择方法？（）
A.主成分分析（PCA）
B.特征重要性排序
C.递归特征消除（RFE）