本文介绍了一种用于结肠镜检查中结肠息肉图像分割的深度学习框架，采用编码器和解码器结构，优化特征表示并减少参数。研究表明，该框架在多个数据集上取得了优异的分割效果，提升了息肉检测的准确性和效率，具有良好的泛化能力。

本文介绍了多种基于深度学习的结肠息肉图像分割方法，如DDANet、ArSDM和NeouNet等，这些模型在不同数据集上表现出色，展现了良好的泛化能力和高精度，具有重要的医学图像分析应用潜力。