摘 要
医学图像分割作为现代医学影像分析的核心技术之一，在疾病诊断、手术规划及治疗评估中发挥着至关重要的作用。然而，传统方法在处理复杂医学图像时面临准确性不足和效率较低的问题，因此亟需开发更高效的分割技术。本研究基于深度学习框架，提出了一种改进的卷积神经网络模型，旨在提升医学图像分割的精度与鲁棒性。通过引入注意力机制和多尺度特征融合策略，该模型能够有效捕捉图像中的关键区域和细节信息，同时优化了网络结构以降低计算复杂度。实验采用公开的医学图像数据集进行验证，结果表明，所提方法在多种类型医学图像分割任务中均表现出优异性能，Dice系数平均达到0.92以上，显著优于现有主流方法。
关键词：医学图像分割 深度学习 卷积神经网络
Abstract
As one of the core technologies of modern medical image analysis, medical image segmentation plays a vital role in disease diagnosis, surgical planning and treatment evaluation. However, traditional methods face the problems of insufficient accuracy and low efficiency in processing complex medical images, so it is urgent to develop more efficient segmentation techniques. Based on the deep learning fr amework, this study proposes a modified convolutional neural network model, aiming to improve the accuracy and robustness of medical image segmentation. By introducing the attention mechanism and the multi-scale feature fusion strategy, the model is able to effectively capture the key regions and details in the image, while optimizing the network structure to reduce the computational complexity. The experiment was verified using publicly available medical image datasets, and the results show that the proposed method showed excellent performance in various types of medical image segmentation tasks, and the Dice coefficient was above 0.92 on average, significantly better than the existing mainstream methods.
Keyword:Medical Image Segmentation Deep Learning Convolutional Neural Network
目 录
1绪论 1
1.1医学图像分割技术的研究背景 1
1.2深度学习在医学图像分割中的意义 1
1.3国内外研究现状与发展趋势 1
1.4本文研究方法与技术路线 2
2深度学习模型在医学图像分割中的应用 2
2.1常见深度学习模型概述 2
2.2卷积神经网络在医学图像分割中的作用 3
2.3全卷积网络（FCN）的技术特点 3
2.4U-Net模型的优化与改进 3
2.5模型选择与性能评估标准 4
3医学图像分割的关键技术分析 4
3.1数据预处理与增强技术 5
3.2边缘检测与特征提取方法 5
3.3分割精度提升的技术手段 5
3.4多模态医学图像融合策略 6
3.5不同场景下的算法适应性研究 6
4实验设计与结果分析 7
4.1数据集构建与标注方法 7
4.2实验环境与参数设置 7
4.3不同模型的对比实验分析 8
4.4性能指标与结果讨论 8
4.5实验中遇到的问题及解决方案 9
结论 9
参考文献 11
致谢 12
