医学图像分割中的深度学习方法
原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。发表于：。Medical imaging has been revolutionized by the adoption of deep learning techniques. The use of this branch of machine learning has ushered in a new era of precision and efficiency in medical...
深度学习在医学图像分割中的应用使得分割更准确高效。常见的深度学习架构包括U-Net、FCNs、SegNet和DeepLab。各种架构适用于不同的医学图像分割任务，如器官、脑肿瘤、肺结节、肝脏、视网膜血管和心脏细节分割。文章还介绍了使用U-Net模型进行肺肿瘤分割的步骤，并提到了深度学习在医学分割中的优势和挑战。
