心室分割：U-Net 派生方法简要比较
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文旨在探讨深度学习技术在心脏短轴 MRI 影像的语义分割中的应用，旨在增强与心脏相关的医疗疾病的诊断、监测和治疗，重点是实施各种派生于 U-Net 的体系结构，以有效地分离心脏的具体部分进行综合解剖和功能分析，并通过图像、图表和定量指标的结合来展示模型及其预测的效果，并讨论了遇到的挑战和未来改进的策略。这篇摘要简要概述了利用深度学习进行心脏图像分割的努力，强调了成就和进一步改进的领域。
本文探讨了深度学习在心脏短轴MRI影像的语义分割中的应用，以提高心脏相关疾病的诊断、监测和治疗。通过U-Net的派生体系结构，有效地分离心脏的具体部分进行综合解剖和功能分析，并通过图像、图表和定量指标展示模型及其预测效果。同时讨论了挑战和未来改进的策略。
