基于深度学习的医学影像分割：从理论到实践
医学影像分割是计算机视觉在医疗领域的重要应用之一，其目标是从医学图像中提取出感兴趣的解剖结构或病变区域。传统的图像分割方法依赖于手工设计的特征，难以应对医学影像的复杂性和多样性。近年来，深度学习技术的发展为医学影像分割带来了革命性的突破，尤其是基于卷积神经网络（CNN）和U-Net的模型在医学影像分割任务中表现出色。本文将深入探讨基于深度学习的医学影像分割技术，并通过一个完整的实战案例，展示如何使用U-Net模型对医学影像进行分割。
医学影像分割的挑战
医学影像分割任务面临诸多挑战：
- 图像复杂性：医学影像通常包含噪声、伪影和低对比度区域，使得分割任务更加困难。
- 数据稀缺性：医学影像数据获取成本高，标注数据尤其稀缺，难以满足深度学习模型对大量数据的需求。
- 解剖结构多样性：不同患者的解剖结构存在差异，模型需要具备较强的泛化能力。
- 计算资源需求：医学影像通常具有高分辨率，模型训练和推理需要大量的计算资源。
U-Net模型简介
U-Net是一种经典的医学影像分割模型，由Ronneberger等人于2015年提出。其结构由编码器