【深度学习】面向医学图像的病灶分割调研(三)

文章目录
任务1
任务2
任务3
基于剪枝Swin-Unet进行医学图像病灶分割
总结
参考

任务1

理解深度学习在医学图像中的应用并总结：
在过去的几十年里，计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、正电子发射断层扫描术(PET)、乳房X光检查、超声波、X射线等医学成像技术，已被广泛用于疾病的早期发现、诊断和治疗。在临床上，医学图像的解释大多是由放射科医生和内科医生等人类专家进行的。然而，考虑到病理上的巨大差异和人类专家的潜在疲劳，研究人员和医生已经开始从计算机辅助干预中受益。虽然计算医学图像分析的发展速度没有医学成像技术那么快，但随着机器学习技术的引入，这种情况正在改善。在机器学习应用的过程中，发现或学习能够很好地描述数据固有规律或模式的有效特征，在医学图像分析的各种任务中起着至关重要的作用。传统上，有意义的或与任务相关的特征通常主要是由人类专家根据他们对目标

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