基于深度学习的医学图像分割（一）

最新推荐文章于 2025-03-17 17:58:34 发布

cv君

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分类专栏：深度学习从入门到进阶动手撸深度学习（原创附视频讲解）原创项目级实战项目文章标签：计算机视觉深度学习神经网络人工智能算法

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医学图像分割是复杂的关键步骤，涉及交叉熵、Dice系数和Focal损失函数。交叉熵处理类别不平衡，Dice系数衡量重叠，Focal损失聚焦困难样本。深度学习方法如Snake模型和模糊聚类算法在处理医学图像中展现优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医生作出更为准确的诊断。由于医学图像自身的复杂性，在分割过程中需要解决不均匀及个体差异等一系列问题，所以一般的图像分割方法难以直接应用于医学图像分割。当前，医学图像分割仍在从手动分割或半自动分割向全自动分割发展。

   图像分割的定义：

   令R代表整个图像区域，对R的分割可看做将R分成若干个满足以下条件的非空子集(子区域){R1,R2,R3…Rn}。该集合满足以下特性：

      目前国内外广泛应用的医学图像分割方法有很多种，许多学者试应用数学、物理、光学、计算机等领域知识拓展医学图像分割的理论方法。  

      图像分割方法可以分为以下几类：

（1）基于阈值的分割：通过阈值对不同的物体进行分割。

阈值分割是最常见的并行直接检测区域的分割方法。[2]如果只用选取一个阈值称为单阈值分割，它将图像分为
目标和背景；如果需用多个阈值则称为多阈值方法，图像将被分割为多个目标区域和背景，为区分目标，
还需要对各个区域进行标记。阈值分割方法基于对灰度图像的一种假设：目标或背景内的相邻像素间的灰度值是
相似的，但不同目标或背景的像素在灰度上有差异&#

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