本文介绍了多种基于深度学习的医学图像分割方法，如DoubleU-Net、U-Transformer和Wavelet_Attention_UNet。这些方法在乳腺超声和CT图像的肿瘤分割中表现优异，利用先进的网络架构和注意力机制显著提升了分割精度。