摘 要
本文探讨了基于深度学习的医学图像分割技术的研究。随着深度学习技术的快速发展，其在医学图像分割领域的应用逐渐广泛。深度学习技术通过自动学习图像特征，显著提高了医学图像分割的精度和鲁棒性，同时加快了处理速度。然而，深度学习在医学图像分割中也面临着一些挑战，如高质量数据集标注的缺乏、模型复杂性和计算资源的限制、物体遮挡和边界模糊问题，以及模型泛化能力的挑战。针对这些挑战，本文提出了一系列优化策略。首先，通过自动化标注工具、众包标注和数据增强等方法提升数据集标注质量与数量。其次，优化模型架构和计算资源，包括模型压缩与剪枝、轻量级模型设计以及分布式计算与云计算等策略，以应对模型复杂性和计算资源的限制。再次，采用上下文信息融合、多尺度特征融合和引入注意力机制等方法处理遮挡和边界模糊问题。最后，通过数据增强与正则化、迁移学习和对抗性训练等手段增强模型的泛化能力。
关键词：深度学习；医学图像分割；数据集标注；模型优化；泛化能力
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景 1
（二）研究目的及意义 1
二、深度学习在医学图像分割中的应用 1
（一）提高分割精度和鲁棒性 1
（二）快速处理速度和性能 2
（三）自动学习和特征提取 2
（四）结合多模态医学图像 3
三、深度学习图像分割技术面临的挑战 3
（一）高质量数据集标注的缺乏 3
（二）模型复杂性和计算资源的限制 4
（三）物体遮挡和边界模糊问题 4
（四）模型泛化能力的挑战 5
四、深度学习图像分割技术的优化策略 5
（一）提升数据集标注质量与数量 5
（二）优化模型架构与计算资源 6
（三）处理遮挡和边界模糊问题 7
（四）增强模型泛化能力 7
五、结论 8
参考文献 9
致 谢 10
