基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)研究與應(yīng)用

摘要：醫(yī)學(xué)圖像分割對診斷、治療規(guī)劃和手術(shù)指導(dǎo)至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜病變和細(xì)微結(jié)構(gòu)時(shí)存在局限，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展顯著提升了分割精度和魯棒性。深度學(xué)習(xí)模型通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)進(jìn)行特征提取，能夠有效捕捉復(fù)雜的病理和解剖信息。探討了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用，涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略及評估方法。研究表明，深度學(xué)習(xí)在處理醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)復(fù)雜性和數(shù)據(jù)稀缺問題上具有巨大潛力，推動(dòng)了精準(zhǔn)醫(yī)療和個(gè)性化治療的發(fā)展。未來研究應(yīng)關(guān)注新型模型的開發(fā)、模型解釋性提升和真實(shí)數(shù)據(jù)的整合。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像分割；深度學(xué)習(xí)；特征提取；精準(zhǔn)醫(yī)療

一、前言

醫(yī)學(xué)圖像分割在醫(yī)學(xué)診斷、治療規(guī)劃和手術(shù)指導(dǎo)中具有重要作用。精確的圖像分割技術(shù)能夠幫助醫(yī)生準(zhǔn)確識(shí)別和量化病變區(qū)域，支持早期診斷和個(gè)性化治療。在醫(yī)學(xué)圖像分析中，分割技術(shù)用于將不同組織或病變區(qū)域精確分離，為臨床決策提供可靠依據(jù)。例如，在阿爾茨海默病的研究中，精確的分割可以確定腦內(nèi)病變區(qū)域的體積和分布，幫助醫(yī)生評估腦萎縮程度，制定個(gè)性化的干預(yù)策略。然而，隨著醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)復(fù)雜性和多樣性的增加，傳統(tǒng)圖像分割方法在處理復(fù)雜解剖結(jié)構(gòu)和病理變化時(shí)面臨顯著挑戰(zhàn)。

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。通過自動(dòng)特征提取和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)特征表示，深度學(xué)習(xí)顯著提高了分割的精度和效率[1]。與依賴手工特征的傳統(tǒng)方法不同，深度學(xué)習(xí)模型能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)復(fù)雜的病理特征，增強(qiáng)對復(fù)雜病變和細(xì)微結(jié)構(gòu)的分割能力。此外，深度學(xué)習(xí)方法在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和端到端訓(xùn)練中有效解決了數(shù)據(jù)不足和特征提取困難等問題，推動(dòng)了醫(yī)學(xué)圖像分析技術(shù)的進(jìn)步。

本文系統(tǒng)分析了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用，分析了U-Net、ResNet、3D CNN和Attention U-Net等模型的設(shè)計(jì)與性能，揭示了模型在應(yīng)對醫(yī)學(xué)圖像復(fù)雜性方面的優(yōu)勢。探討了監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等新興技術(shù)的潛力，展望了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的未來發(fā)展方向，提供了創(chuàng)新的研究思路和應(yīng)用前景。

二、圖像分割方法

（一）傳統(tǒng)圖像分割方法概述

傳統(tǒng)圖像分割方法主要依賴于圖像的低級(jí)特征，如像素的顏色、灰度、紋理和形狀等。這些方法包括基于閾值的分割方法、區(qū)域生長方法、聚類方法和邊緣檢測方法等。每種方法在處理特定類型的圖像和應(yīng)用場景時(shí)具有不同的優(yōu)勢和局限性。

1.基于閾值的分割方法

基于閾值的分割方法是最簡單和最直觀的醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)之一。該方法主要根據(jù)圖像像素灰度值的差異，將圖像分為前景和背景兩部分。閾值分割方法主要包括全局閾值和局部閾值。全局閾值法基于圖像的灰度直方圖，通過選擇一個(gè)全局閾值將圖像分為前景和背景。這種方法計(jì)算簡單且速度快，適用于對比度明顯且灰度分布均勻的醫(yī)學(xué)圖像，如骨骼的X射線影像。然而，對于灰度值變化較大或光照不均勻的圖像，全局閾值法的效果不佳。如在MRI或CT圖像中，組織間的灰度差異較小，光照條件也可能不均勻，使得全局閾值難以準(zhǔn)確分割出病灶。為了克服全局閾值法的局限性，局部閾值法根據(jù)圖像的局部特征選擇不同的閾值，對每個(gè)像素進(jìn)行分割。該方法能夠更好地處理光照不均勻和背景復(fù)雜的圖像。例如，該方法運(yùn)用于腦部MRI影像中，能夠更精確地分割出腦部病變區(qū)域。但其計(jì)算復(fù)雜度較高，可能導(dǎo)致處理速度較慢，特別是在大規(guī)模三維醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上應(yīng)用時(shí)需要更高的計(jì)算資源。

2.基于區(qū)域的分割方法

開始基于區(qū)域的分割方法主要是利用圖像中具有相似屬性的像素形成區(qū)域的思想進(jìn)行分割，常見的方法包括區(qū)域生長、區(qū)域分裂和合并。區(qū)域生長法是一種自底向上的分割方法，從一個(gè)或多個(gè)種子點(diǎn)開始，根據(jù)預(yù)定義的相似性準(zhǔn)則，如灰度相似性或紋理相似性，逐步將相鄰像素合并到生長區(qū)域中，直到不再有像素符合生長條件為止。該方法直觀且易于實(shí)現(xiàn)，在處理具有明顯邊界的醫(yī)學(xué)圖像，如CT圖像中的器官邊界分割時(shí)表現(xiàn)良好[2]。但對噪聲敏感，且依賴于初始種子點(diǎn)的選擇。尤其是在MRI圖像中，噪聲和偽影的存在可能導(dǎo)致區(qū)域生長過程偏離實(shí)際解剖結(jié)構(gòu)，影響分割精度。而區(qū)域分裂與合并法是一種自頂向下的分割方法，首先將整個(gè)圖像作為一個(gè)區(qū)域，然后根據(jù)某種準(zhǔn)則，如區(qū)域內(nèi)像素的方差，將區(qū)域遞歸地分裂，直到所有區(qū)域滿足準(zhǔn)則。之后，逐步合并相鄰的相似區(qū)域。該方法可以有效處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)，適用于處理解剖結(jié)構(gòu)復(fù)雜且存在較多異質(zhì)性的醫(yī)學(xué)圖像，如肝臟CT圖像中的病變區(qū)域分割，但計(jì)算復(fù)雜度較高，在大規(guī)模醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上應(yīng)用時(shí)會(huì)產(chǎn)生較高的計(jì)算成本。

3.基于邊緣的分割方法

基于邊緣的分割方法通過檢測圖像中灰度值發(fā)生急劇變化的區(qū)域來確定不同區(qū)域的邊界。常用的邊緣檢測算子有Sobel、Canny、Prewitt和Laplacian算子等。其中，Sobel算子通過計(jì)算圖像中每個(gè)像素的梯度來檢測邊緣。由于計(jì)算簡單且易于實(shí)現(xiàn)，常用于邊緣較為明顯的醫(yī)學(xué)圖像，如骨骼X光片中。然而該方法對噪聲較為敏感，在噪聲較多或邊緣模糊的圖像中，如軟組織的MRI圖像，檢測效果往往不夠理想。Canny算子是一種多級(jí)邊緣檢測算子，具有良好的檢測效果和抗噪性能。它通過平滑濾波、計(jì)算梯度、非極大值抑制和雙閾值檢測等步驟，實(shí)現(xiàn)對圖像邊緣的檢測。為了更好地處理噪聲和細(xì)節(jié)豐富的圖像，Canny算子通過平滑濾波、計(jì)算梯度、非極大值抑制和雙閾值檢測等步驟，有效地檢測圖像邊緣并抑制噪聲。其強(qiáng)大的抗噪性能和良好的邊緣檢測效果在低信噪比的醫(yī)學(xué)圖像，如腦部MRI和超聲圖像，處理中表現(xiàn)尤為優(yōu)異。然而，Canny算子較高的計(jì)算復(fù)雜度也限制了其在實(shí)時(shí)應(yīng)用中的廣泛使用，特別是在需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像分析的情況下。

4.基于聚類的分割方法

聚類方法是基于圖像像素的相似性進(jìn)行分組的方法，將相似像素歸為同一類別。常見的聚類方法有K-means聚類和模糊C均值聚類（FCM）。K-means聚類是基于非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過將圖像像素劃分為K個(gè)簇，使得每個(gè)簇內(nèi)的像素盡可能相似。該方法簡單有效，因而在許多醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)中得到應(yīng)用，如腦部MRI圖像中的組織分類。但對初始簇中心的選擇敏感，且容易陷入局部最優(yōu)，尤其是在處理圖像中存在復(fù)雜解剖結(jié)構(gòu)或病變區(qū)域時(shí)。FCM是一種改進(jìn)的K-means聚類方法，允許一個(gè)像素屬于多個(gè)簇，并為每個(gè)像素分配一個(gè)模糊隸屬度。該方法在處理邊界模糊或組織過渡不明顯的醫(yī)學(xué)圖像，如肝臟CT圖像中的不同組織區(qū)分效果較好，但計(jì)算復(fù)雜度較高。

（二）深度學(xué)習(xí)在圖像分割中的優(yōu)勢

醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域的傳統(tǒng)方法，如基于閾值、區(qū)域、邊緣和聚類的方法各有優(yōu)勢，但也存在明顯的局限性，如對噪聲敏感、特征設(shè)計(jì)復(fù)雜、難以處理復(fù)雜場景中的細(xì)節(jié)和邊界等。基于閾值的方法在圖像對比度顯著的情況下表現(xiàn)良好，但在光照不均勻或背景復(fù)雜的圖像中，分割效果往往不理想。區(qū)域、邊緣和聚類方法盡管在一定程度上克服了簡單閾值分割的局限，但對復(fù)雜解剖結(jié)構(gòu)和病理變化的敏感度仍然不足，難以全面捕捉醫(yī)學(xué)圖像中的細(xì)微特征。

相比之下，基于深度學(xué)習(xí)的方法展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，特別是在自動(dòng)特征學(xué)習(xí)和高效的端到端訓(xùn)練方面。深度學(xué)習(xí)通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取從低級(jí)到高級(jí)的圖像特征，更好地表征醫(yī)學(xué)圖像中復(fù)雜的病理變化和解剖結(jié)構(gòu)，提高分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。

深度學(xué)習(xí)方法在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系和應(yīng)對數(shù)據(jù)稀缺問題上也具有顯著優(yōu)勢。通過多層非線性變換，深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉復(fù)雜的模式和特征，并且可以借助數(shù)據(jù)增強(qiáng)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)來擴(kuò)展訓(xùn)練集，降低模型過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，并減少對大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴性。深度學(xué)習(xí)已逐漸成為醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域的主流技術(shù)，推動(dòng)了醫(yī)學(xué)影像分析的快速發(fā)展和臨床應(yīng)用。

三、深度學(xué)習(xí)在圖像分割中的應(yīng)用

（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理

在圖像分割中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常關(guān)鍵的一步。圖像歸一化與去噪是預(yù)處理的核心技術(shù)，主要目的是減少數(shù)據(jù)中的噪聲干擾和提高模型的收斂速度。圖像歸一化通過將像素值映射到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的范圍（0到1或-1到1之間），能夠消除不同圖像之間的亮度和對比度差異，確保模型在訓(xùn)練過程中能夠更穩(wěn)定地學(xué)習(xí)到圖像的特征。常用的去噪技術(shù)，如高斯濾波、均值濾波等，能夠有效地去除圖像中的隨機(jī)噪聲，增強(qiáng)圖像的質(zhì)量。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)是另一種重要的預(yù)處理技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)中。由于醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)通常稀缺且獲取成本高，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、縮放等，可以人為地?cái)U(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，增加樣本的多樣性，減少模型的過擬合風(fēng)險(xiǎn)。通過對原始圖像進(jìn)行各種變換，生成新的訓(xùn)練樣本，模擬各種可能的觀察條件，幫助模型更好地泛化到未見過的圖像。

（二）模型設(shè)計(jì)與選擇

醫(yī)學(xué)圖像分割中，模型的設(shè)計(jì)與選擇主要有U-Net、ResNet、3D CNN、Attention U-Net。U-Net模型主要應(yīng)用在進(jìn)行上下文信息捕捉和精細(xì)邊緣分割方面，主要由于其對稱的編碼—解碼結(jié)構(gòu)和跳躍連接的設(shè)計(jì)；ResNet（殘差網(wǎng)絡(luò)）通過引入殘差連接，緩解了深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題，使得更深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠被訓(xùn)練。在提取更高層次的特征和復(fù)雜的分割任務(wù)中應(yīng)用廣泛。

3D CNN和Attention U-Net是近幾年在醫(yī)學(xué)圖像分割中興起的先進(jìn)模型。3D CNN主要處理三維醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，如MRI和CT掃描圖像數(shù)據(jù)，能夠捕捉三維空間中的體積特征信息，非常適合于三維結(jié)構(gòu)的病變檢測和分割[3]。Attention U-Net通過在U-Net結(jié)構(gòu)中引入注意力機(jī)制，使得模型能夠動(dòng)態(tài)關(guān)注圖像中的重要區(qū)域，進(jìn)一步提高了分割精度。這些模型在醫(yī)學(xué)圖像分割中各有適用場景和優(yōu)勢，根據(jù)具體的臨床需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的模型能夠顯著提升分割效果和應(yīng)用價(jià)值。

（三）模型訓(xùn)練

在模型訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)集會(huì)被分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練。驗(yàn)證集用于調(diào)優(yōu)超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批量大小、優(yōu)化器選擇等。測試集用于評估模型的最終性能。模型訓(xùn)練過程中，超參數(shù)調(diào)優(yōu)是確保模型性能的關(guān)鍵步驟，通過不斷調(diào)整學(xué)習(xí)率、批量大小和優(yōu)化器的選擇，可以找到最優(yōu)的訓(xùn)練配置，從而提高模型的精度和穩(wěn)定性。

處理數(shù)據(jù)不平衡問題是醫(yī)學(xué)圖像分割過程中的另一大挑戰(zhàn)。由于某些病變區(qū)域在醫(yī)學(xué)圖像中出現(xiàn)的頻率較低，導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不平衡，從而導(dǎo)致模型偏向于預(yù)測多數(shù)類，忽略少數(shù)類。因此，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、采樣策略（欠采樣和過采樣）以及加權(quán)損失函數(shù)等方法以規(guī)避數(shù)據(jù)不平衡的問題[4]。例如，通過對少數(shù)類樣本進(jìn)行增強(qiáng)或?qū)p失函數(shù)進(jìn)行加權(quán)，使得模型在訓(xùn)練過程中更關(guān)注于少數(shù)類，提高了模型在不平衡數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。

（四）模型驗(yàn)證與評估

模型驗(yàn)證與評估是基于深度學(xué)習(xí)方法對醫(yī)學(xué)圖像分割不可或缺的一環(huán)。常用的評估指標(biāo)包括Dice系數(shù)、Jaccard指數(shù)、靈敏度、特異度和精確度等。Dice系數(shù)和Jaccard指數(shù)主要用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)注之間的重疊程度，靈敏度和特異度則反映模型檢測正負(fù)樣本的能力，而精確度則衡量模型預(yù)測結(jié)果的整體準(zhǔn)確性。通過這些指標(biāo)的綜合評估，可以更好地理解模型的優(yōu)劣勢和改進(jìn)方向。

為了確保模型的魯棒性和泛化能力，常用的驗(yàn)證方法包括交叉驗(yàn)證和獨(dú)立測試集驗(yàn)證。交叉驗(yàn)證通過多次隨機(jī)分割數(shù)據(jù)集并進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，能夠有效評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力。而獨(dú)立測試集驗(yàn)證則通過在完全未參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上評估模型的性能，確保模型在真實(shí)場景中的應(yīng)用效果。

四、深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的趨勢

在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展催生了一系列新興技術(shù)和方法，為提升分割精度和效率提供了新的思路。監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種無需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的技術(shù)，通過從數(shù)據(jù)本身學(xué)習(xí)特征，使得模型能夠在有限的數(shù)據(jù)標(biāo)注情況下取得良好的表現(xiàn)。遷移學(xué)習(xí)則允許模型將從一個(gè)任務(wù)中學(xué)到的知識(shí)遷移到新的任務(wù)中，尤其適合于醫(yī)學(xué)圖像這種數(shù)據(jù)獲取困難且標(biāo)注昂貴的領(lǐng)域[5]。多任務(wù)學(xué)習(xí)通過讓模型同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)相關(guān)任務(wù)，能夠共享特征表示，提高模型的泛化能力和魯棒性。此外，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）作為一種新型方法，能夠生成高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)圖像，常用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)和圖像修復(fù)，顯著提升了分割模型的性能[6]。這些新興技術(shù)的應(yīng)用，極大地推動(dòng)了醫(yī)學(xué)圖像分割的技術(shù)革新。

未來，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用前景廣闊，但同時(shí)也面臨一些挑戰(zhàn)。在精準(zhǔn)醫(yī)療和個(gè)性化治療的推動(dòng)下，醫(yī)學(xué)圖像分割需要更加精準(zhǔn)和可靠的算法支持。深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面顯示出獨(dú)特的優(yōu)勢，使得它們在個(gè)性化治療方案制定中具有潛在的巨大應(yīng)用價(jià)值。然而，臨床應(yīng)用中的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是如何確保模型的解釋性和透明性，尤其是在涉及生命健康的醫(yī)療領(lǐng)域。為此，未來的研究需要更加關(guān)注模型的可解釋性和可靠性，以確保其在臨床環(huán)境中的安全性和有效性。此外，跨醫(yī)院和多中心的數(shù)據(jù)共享與整合也將成為推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分割中應(yīng)用的關(guān)鍵因素。通過進(jìn)一步發(fā)展新興技術(shù)并解決現(xiàn)有的挑戰(zhàn)，深度學(xué)習(xí)有望在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域繼續(xù)取得突破，為精準(zhǔn)醫(yī)療和個(gè)性化治療提供更強(qiáng)大的支持。

五、結(jié)語

本文深入探討了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用及其顯著優(yōu)勢。首先，指出了傳統(tǒng)圖像分割方法的原理和局限性，以及傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜醫(yī)學(xué)圖像時(shí)存在的挑戰(zhàn)。相較之下，深度學(xué)習(xí)方法憑借其強(qiáng)大的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)能力、高效的端到端訓(xùn)練方式，以及出色的非線性特征表達(dá)能力，顯著提升了醫(yī)學(xué)圖像分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。系統(tǒng)地分析了包括U-Net、ResNet、3D CNN和Attention U-Net主流的深度學(xué)習(xí)模型，探討了在不同應(yīng)用場景中的適用性和表現(xiàn)。通過引入數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型優(yōu)化及訓(xùn)練策略，進(jìn)一步展示了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在應(yīng)對數(shù)據(jù)不平衡、提升模型泛化能力等方面的有效性。此外，還剖析了監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)，以及生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等新興技術(shù)對醫(yī)學(xué)圖像分割未來發(fā)展的潛在影響和應(yīng)用前景。

未來的研究應(yīng)聚焦于進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用。首先，新型深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)是未來研究的重點(diǎn)，這些模型需要具備更強(qiáng)的特征提取能力，以充分捕捉和表征醫(yī)學(xué)圖像中復(fù)雜的病理特征和解剖結(jié)構(gòu)。其次，模型的解釋性和透明性問題亟待解決，是深度學(xué)習(xí)在臨床應(yīng)用中的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。提高模型的可解釋性使得醫(yī)務(wù)人員能夠更好地理解模型的決策過程，從而增強(qiáng)對模型輸出結(jié)果的信任和接受度。此外，整合大量的真實(shí)數(shù)據(jù)并推動(dòng)跨機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)共享，將大幅提升模型的泛化能力和魯棒性，使其更適應(yīng)多樣化的臨床應(yīng)用環(huán)境。通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和多領(lǐng)域的協(xié)同合作，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域有望取得更大的突破，為精準(zhǔn)醫(yī)療和個(gè)性化治療提供更加可靠和高效的工具。

參考文獻(xiàn)

[1]李文婷，王麗，方勇，等.基于CT影像的深度學(xué)習(xí)模型在肺結(jié)核與非結(jié)核分枝桿菌肺病中的鑒別診斷價(jià)值[J].中國防癆雜志，2024，46（10）：1236-1242.

[2]楊志秀.基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)CT圖像分割方法研究[D].太原：中北大學(xué)，2022.

[3]許丹丹，崔勇，張世倩，等.優(yōu)化醫(yī)學(xué)影像三維渲染可視化效果：技術(shù)綜述[J].圖學(xué)學(xué)報(bào)，2024，45（05）：879-891.

[4]周玉，孫紅玉，房倩，等.不平衡數(shù)據(jù)集分類方法研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2022，39（06）：1615-1621.

[5]李明陽，陳偉，王珊珊，等.視覺深度學(xué)習(xí)的三維重建方法綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索，2023，17（02）：279-302.

[6]王宇鋒.基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的X光片重建CT算法研究[D].合肥：安徽大學(xué)，2023.

基金項(xiàng)目：江西科技學(xué)院2022年度校級(jí)自然科學(xué)項(xiàng)目“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阿爾茲海默癥病理特征的識(shí)別與研究”（項(xiàng)目編號(hào)：23ZRYB02）

作者單位：江西科技學(xué)院

責(zé)任編輯：張津平 尚丹