本文提出基于深度学习的显微纤维图像数据集生成方法，用于九种硬木属物种识别，性能接近人类专家，有助于森林保护。同时综述了血管分割研究，涵盖图卷积网络、DeepVesselNet、YOLOv5-LW和LUNet等方法，在视网膜、冠状动脉等数据集上优于现有方法，并涉及细胞分割与CTA图像分析。