深度学习在医学图像分割中的应用：最新进展与挑战

图像分割是将图像划分为不同部分或对象的重要过程，随着深度学习（DL）技术的出现，取得了显著进展。在深度神经网络中，较高层的对象形状识别和较低层的基本边缘识别的层次结构显著提高了图像分割的质量和准确性。因此，使用图像分割的深度学习已经成为常见，应用于视频分析、面部识别等。掌握应用、算法、当前性能和挑战对于推动基于DL的医学图像分割至关重要。然而，缺乏研究深入探讨该领域最新的前沿发展。因此，本调查旨在深入探索基于DL的医学图像分割的最新应用，包括对各种常用数据集、预处理技术和DL算法的深入分析。本研究还通过分析结果和实验细节，研究了基于DL的医学图像分割的最新进展。最后，本研究讨论了基于DL的医学图像分割的挑战和未来研究方向。总体而言，本调查全面深入地分析了基于DL的医学图像分割，涵盖了其应用领域、模型探索、前沿结果分析、挑战和研究方向，是一项宝贵的多学科研究资源.