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摘要
掌指关节(MCP)关节炎是一种慢性的自身免疫性疾病，会给患者带来相当大的疼痛。如果治疗不及时可能会导致掌指关节无法进行正常的生理活动，更严重者甚至会落下终身残疾。目前对其的临床诊断仍然主要依赖于人工操作，一致性和准确性都相对较差。此外，提供给医生的样本数量也有限。因此，有必要提出一种掌指关节（MCP）关节炎医学图像的智能化诊断系统。虽然机器学习在医学领域迅速发展，但这类研究往往需要大规模的数据集。我们所拥有的原始掌指关节（MCP）图像远远不能满足训练样本的数量和多样性的需求，不同等级的医学图像分布更是不均衡。单纯地使用传统的图像增强方法，虽然可以达到数量上的要求，但是数据的多样性
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