Con la mejora gradual del nivel de vida de las personas, la producción y el consumo de todo tipo de alimentos está aumentando. El índice de enfermedades de las personas ha aumentado en comparación con el anterior, lo que hace que aumente el número de procesos de imágenes médicas. La tecnología tradicional no puede satisfacer la mayoría de las necesidades de la medicina. En la actualidad, el algoritmo de red neuronal convolucional (CNN) que utiliza el modelo diagonal recursivo caótico tiene grandes ventajas en el procesamiento de imágenes médicas y se ha convertido en una parte indispensable de la mayoría de los hospitales. Este artículo presenta brevemente el uso de la ciencia y la tecnología médicas en los últimos años. El algoritmo híbrido de la CNN en el modelo diagonal recursivo caótico se utiliza principalmente para la investigación técnica, y se analiza la aplicación de esta tecnología en el procesamiento de imágenes médicas. El algoritmo de la CNN se optimiza utilizando el modelo diagonal recursivo caótico. Los resultados muestran que el modelo diagonal recursivo caótico puede mejorar la estructura de la red neuronal tradicional y mejorar la eficiencia y la precisión del algoritmo CNN original. A continuación, se realiza la investigación de la aplicación y la comparación del procesamiento de imágenes médicas según el algoritmo CNN y el algoritmo CNN optimizado. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo CNN optimizado por el modelo diagonal recursivo caótico puede ayudar al procesamiento automático de imágenes médicas y al análisis del estado del paciente.
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