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内容概要：本文档主要介绍如何提高Polyworks生成的PDF报告的分辨率，解决放大后图片模糊不清和数字马赛克的问题。具体步骤包括：创建曲面彩图并调整注释点，设置拍照区域以获取有价值的信息，调整注释字体大小为原来字体的整数倍，捕捉3D场景区域，将截图拖入报告中，调整拍照的缩放率与字体调整时的倍数一致，最后在输出格式化报告到PDF时设置为最高质量。通过这些步骤，可以确保生成的PDF报告在高倍率放大下依然保持清晰。 适合人群：需要使用Polyworks生成高质量PDF报告的工程技术人员，特别是对报告清晰度有较高要求的用户。 使用场景及目标：①适用于需要将Polyworks中的3D模型或数据导出为高分辨率PDF报告的场景；②目标是确保生成的PDF报告在放大查看时图像和文字依然清晰可辨，避免模糊和马赛克现象。 其他说明：按照文档提供的步骤操作，可以有效提高PDF报告的分辨率，特别需要注意的是字体大小调整为整数倍以及设置PDF输出为最高质量这两个关键步骤。

# 基于深度学习的医学图像报告生成系统 ## 项目简介 本项目是一个基于深度学习的医学图像报告生成系统，旨在通过结合自然语言处理（NLP）和图像处理技术，自动生成针对医学X光图像的诊断报告。系统能够从输入的X光图像中提取关键信息，并生成详细的医学报告描述，帮助医生快速获取图像信息，提高诊断效率。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像特征提取使用预训练的CheXNet模型对X光图像进行特征提取，获取图像的高级表示。 2. 注意力机制在生成报告时，模型使用注意力机制关注图像中的关键区域，确保生成的报告内容准确且相关。 3. 文本处理采用LSTM（长短期记忆）网络处理文本数据，生成连贯且语义丰富的医学报告描述。 4. 多模态融合结合图像和文本信息，生成更加全面和准确的医学报告，确保信息的完整性和准确性。 5. 模型训练与评估提供完整的模型训练流程，包括数据加载、模型编译、训练、验证和评估，确保模型的性能和可靠性。

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