本文提出了一种新的图像分割方法，将全卷积神经网络与水平集模型结合，能够在少量训练数据下实现准确分割。该方法在医学成像数据上表现优于单独模型，并通过新型损失函数提高了分割结果的空间细节。此外，研究探讨了基于量子机制的图像分割算法，显著提升了处理大规模数据的实时性。