摘要
医学图像分割是计算机辅助诊断的重要步骤，其目标是从医学图像中准确识别和提取目标器官、组织或病灶区域。
近年来，深度学习凭借其强大的特征学习能力，在医学图像分割领域取得了显著的成果，革新了传统分割方法。
本文首先介绍了医学图像分割和深度学习的基本概念，并回顾了传统医学图像分割方法。
其次，本文重点阐述了深度学习在医学图像分割中的研究概况，包括主要的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、全卷积网络(FCN)、U-Net、V-Net以及nnU-Net等，并分析了它们在不同医学图像分割任务中的应用，如器官分割、病灶分割和细胞分割。
此外，本文还探讨了深度学习在医学图像分割中面临的挑战，如数据标注困难、模型可解释性不足等问题。
最后，本文对未来深度学习在医学图像分割中的发展趋势进行了展望，包括迁移学习、小样本学习、弱监督学习等新方向，以及与其他技术的融合应用。
关键词：深度学习；医学图像分割；卷积神经网络；语义分割；计算机辅助诊断
##1.1医学图像分割医学图像分割是指利用计算机算法将医学图像中的目标区域，如器官、组织、病灶等，从背景中分割出来。
它是医学图像处理和分析的关键步骤，为后续的疾病诊断、治疗方案制定和疗效评估提供重要依据。
##1.2深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其特点在于能够自动地从数据中学习特征，无需人工干预。
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