U-Net及其改进算法在医学图像分割中的研究进展

医学图像是疾病诊断的重要依据,医学图像分割通常是由医学专家手动完成,耗时长,分割准确程度受主观因素影响较大,非常依赖医生的经验。日益增加的阅片量,迫切需要一种自动分割方法来缓解医生的图像分割压力。传统的图像分割方法是根据图像灰度值的突变进行图像分割,或根据预定义的规则进行分割,这种分割算法计算速度快,不需要标注数据,对样本数量无要求,是一种非监督分割方法。