在放射科诊断中，图像的清晰度和精确性是至关重要的，随着计算机图形学的发展，我们正探索如何利用这一技术来提升诊断的准确性，一个关键问题是：如何通过先进的图形处理技术减少图像噪声和伪影，从而更准确地识别病灶？
通过应用计算机图形学中的滤波算法和深度学习技术，我们可以有效降低图像噪声，增强病灶的对比度，使用去噪自编码器（Denoising Autoencoders）可以学习到图像的内在结构，从而在去除噪声的同时保持重要细节，利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）进行图像分割和特征提取，可以更精确地识别和定位病灶，提高诊断的准确性和效率。
计算机图形学在放射科诊断中的应用，不仅提高了图像的视觉效果，更在实质上提升了诊断的精确性和可靠性，为患者带来更精准的治疗方案。
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利用计算机图形学技术，如图像分割、特征提取和机器学习算法优化放射科诊断流程与精确度。
利用计算机图形学技术，如3D重建与AI辅助分析工具优化放射科诊断精确性。
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