在医疗健康领域，深度学习技术的快速发展为医学图像处理带来了革命性的变化，尤其是在医学图像分割方面。🔍 医学图像分割是将医学影像中的目标区域从背景中精确分离出来的过程，对于疾病诊断、治疗规划以及术后评估具有重要意义。🔬
近年来，随着卷积神经网络（CNN）的广泛应用，基于深度学习的医学图像分割方法取得了显著进展。🚀 这些方法能够自动识别和标注图像中的病变区域，大大提高了分割的精度和效率。🎯 例如，U-Net架构因其对小目标的优异分割能力而被广泛采用；同时，注意力机制和多尺度特征融合等技术的应用进一步提升了模型性能，使得医生能够获得更加精准的诊断信息。🧠
总之，基于深度学习的医学图像分割技术正不断进步，为临床实践提供了强有力的支持，未来还有巨大的发展潜力。🌈