基于深度学习的医学图像分割技术研究与应用

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摘要：医学图像分割对诊断、治疗规划和手术指导至关重要。传统方法在处理复杂病变和细微结构时存在局限，而深度学习技术的快速发展显著提升了分割精度和鲁棒性。深度学习模型通过多层神经网络自动进行特征提取，能够有效捕捉复杂的病理和解剖信息。探讨了深度学习在医学图像分割中的应用，涵盖数据预处理、模型设计、训练策略及评估方法。（剩余6425字）

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