本文综述了结直肠息肉的检测与分割技术，提出了多种基于深度学习的方法，如Y-Net、Fu-TransHNet和MLFF-Net，显著提高了检测精度和泛化能力。研究强调早期检测对结直肠癌预防的重要性，并分析了115篇相关论文，探讨未来的挑战与机遇。

本文综述了结直肠息肉深度学习检测与分割研究：Y-Net将F1分数提升7.3%、召回率提升13%；IC-PolypSeg改善了分割完整性且效率高；编码器-解码器框架结合扩张卷积优化分割；Faster R-CNN用于多发息肉检测；YOLO-OB实现实时检测；DDANet具有泛化能力；DilatedSegNet支持实时分割；此外还涉及胶囊内镜分类、生成对抗网络合成肿瘤图像及半监督分割框架。