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。