江焱的毕业论文题目为“基于多模态数据的医学图像诊断”，旨在探讨利用深度学习方法对医学图像进行自动分类和分割。
随着计算机技术的不断发展，医学图像诊断已经成为了医学领域中不可或缺的一部分。然而，传统的医学图像诊断方法存在着许多局限性，例如对图像质量要求较高、诊断准确率较低、需要大量的人工劳动等。为了解决这些问题，近年来，深度学习方法被广泛应用于医学图像诊断领域，通过利用大量的训练数据，学习出医学图像的特征，从而实现对医学图像的自动分类和分割。
江焱的毕业论文主要探讨了如何利用深度学习方法对医学图像进行自动分类和分割。首先，江焱采用了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为主要深度学习模型，对大量的医学图像进行了训练。通过实验发现，CNN模型可以有效地学习出医学图像的特征，并且具有较高的分类准确率和分割准确率。
其次，江焱还采用了多模态数据融合的方法，将多种不同类型的医学图像进行融合，从而提高了医学图像诊断的准确率。最后，江焱还采用了一些评价指标，例如准确率、召回率、F1值等，对医学图像自动分类和分割的结果进行了评估，并提出了一些改进的建议。
江焱的毕业论文为我们展示了如何利用深度学习方法对医学图像进行自动分类和分割，为医学图像诊断领域的发展做出了贡献。未来，随着计算机技术的不断发展，相信深度学习方法将会在医学图像诊断领域得到更加广泛的应用。