本文介绍了一种使用深度学习方法的肾脏异常分割方法，通过训练215例胸腹部增强CT扫描，实现了肾脏异常和肾脏实质的准确分割。最佳模型在测试集中表现优异，超过了人眼观察者的分数，显示了计算机化方法在肾脏异常分割中的潜力。

本研究提出了一种准确分割涂装建筑表面上生锈区域的方法，通过数字图像处理和颜色筛选实现生锈百分比计算和区域识别，提高了分割的精度和鲁棒性，对腐蚀检测和分析领域具有重要意义。

本文介绍了一种结合反事实推理和脑组织分割辅助任务的深度学习框架（DeepPWML），用于准确分割点状白质病变。该框架通过学习点状白质病变的细粒度定位和形态学表示来实现精确的定位和分割。