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基于優(yōu)化U-Net神經(jīng)網(wǎng)絡模型在醫(yī)學圖像分割的應用

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摘  要：醫(yī)學圖像是臨床診斷的重要參考，如何快速且準確地分割出醫(yī)學圖像中的病灶區(qū)域，受到了人們的廣泛關注。當前，利用深度學習進行圖像處理已成為主流，醫(yī)學圖像分割因其獨特的應用場景，成為深度學習在圖像處理領域應用的成功范例。U-Net網(wǎng)絡憑借其特有的U型結構，在醫(yī)學圖像分割領域取得了不錯的性能，但該網(wǎng)絡仍存在精度不夠高等問題。（剩余12235字）

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