本文探讨了深度学习和生成模型在外科手术领域合成医学图像的方法，提出了无配对图像转换、扩散模型和文本到图像生成等技术，以提高肝脏分割模型的性能和医学影像质量。这些方法能够生成高质量的合成数据，解决数据不平衡问题，并为手术培训提供支持，强调了医学数据的独特性和临床应用需求。

本文介绍了一种新颖的3D深度监督网络（3D DSN），用于自动肝脏分割，并结合条件随机场模型以提高分割精度。研究表明，该方法在公共数据集上表现出竞争力的分割结果和更快的处理速度，适用于临床肝容积估算，替代传统手动分割方法。

该研究提出了一种基于深度学习的自动肝脏分割算法，能够高效准确地估算肝脏容积，替代传统手动方法。该算法通过神经网络和图割优化，在肝脏病变分割中展现出更高的准确性和鲁棒性，适合临床应用。

该文介绍了一种两阶段的肝脏和肝瘤分割框架，使用粗略的肝脏分割网络和边缘增强网络进行更精确的分割。该网络明确地建模互补对象及其边缘信息，以保留器官和病变边界，并提出了一个深度交叉特征融合模块，以从两个对象及其边缘中细化多尺度特征。该框架在肝和肝肿瘤分割方面表现出优越性能。