医学图像分割的研究进展

医学图像是医生对患者进行病情诊断和治疗规划的有力工具。现今对于医学图像的分割不再局限于手工分割方法,通过传统方法与深度学习方法来实现医学图像分割已经取得更好、更准确的结果。本文基于近年来一些较为出众的医学图像创新分割方法进行综述,通过阐述深度学习方法如SAM、SegNet、MaskR-CNN和U-NET以及传统方法如活动轮廓模型、阈值分割模型创新等,对比各种图像分割方法的异同点,对医学图像分割方法做出总结与展望。以此来帮助学者们更好地了解目前的研究进展与未来的发展趋势。