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医学图像中成像部位的识别是医学图像处理的关键技术。鉴于卷积神经网络优异的特征提取和分类识别能力,该文提出一种并行卷积神经网络结构,通过使用不同尺寸的卷积核,提取X线图像中不同尺寸大小的局部特征,实现图像中成像部位识别。实验分析可知,并行卷积神经网络能够提取更多维度和有代表性的图像特征,具有较强的医学图像中成像部位分类识别能力。