这个图像中机器学习过程的目的是什么？
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这张图片中机器学习的过程目标是训练一个神经网络，使其能在计算机断层扫描（ct）影像上精确放置椎弓根螺钉。这个过程利用了一组包含ct图像和对应正确螺钉置入位置的数据集，教导神经网络如何在新的、未见过的ct影像上识别出最佳的螺钉定位点。训练好的神经网络可以辅助外科医生规划并执行涉及椎弓根螺钉植入的脊柱手术。
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使用了哪种类型的神经网络？
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这张图片并未提供关于所使用神经网络类型的详细信息。但很可能采用了卷积神经网络（cnn）或其他深度学习模型，因为它们在医学图像识别和分析任务中非常常见。
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机器学习的过程是如何运作的？
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机器学习过程通常包括以下步骤：

1. 数据收集：收集包含对应椎弓根螺钉放置的ct成像数据集。这个数据集是训练和评估神经网络的基础。

2. 数据预处理：清洗和准备数据，使其适合输入到神经网络中。可能包括调整图像大小、标准化像素值，并通过增加图像的变体来增强数据集，以提高模型对新数据的泛化能力。

3. 模型架构设计：确定神经网络的结构，包括层数、层类型以及它们之间的连接方式。

4. 模型训练：将预处理的数据输入神经网络，通过调整模型参数（权重和偏置）来最小化模型预测与实际椎弓根螺钉位置之间的差异。这通常使用如随机梯度下降之类的优化算法进行。

5. 模型评估：在未用于训练的另一组ct成像上测试训练好的神经网络性能，以检查其对新数据的泛化能力。

6. 模型部署：如果神经网络在评估阶段表现良好，它就可以在临床环境中应用，帮助外科医生规划并执行涉及椎弓根螺钉插入的脊柱手术。
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