深度学习在医学图像分割中的应用

医学图像分割是计算机辅助诊断（CAD）系统中的关键步骤，其目标是精确地识别和勾画出医学图像中的特定解剖结构或病灶区域。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和Transformer模型的引入，为医学图像分割带来了革命性的变化，极大地提升了分割的精度和效率。

传统方法的局限

在深度学习兴起之前，医学图像分割主要依赖于基于阈值、边缘检测、区域生长等传统图像处理技术。这些方法往往需要人工设计大量特征，且对图像质量和噪声非常敏感，在处理复杂、多变的医学图像时效果有限，难以满足临床对高精度分割的需求。

CNN的出现为医学图像分割注入了新的活力。它能够自动从原始像素数据中学习层次化的特征表示，无需人工干预。特别是全卷积网络（FCN）的提出，使得CNN可以直接处理任意大小的输入图像并输出相同分辨率的分割图。

在此基础上，U-Net架构的诞生更是成为了医学图像分割领域的里程碑。其独特的编码器-解码器结构和跳跃连接设计，既能够捕获图像的全局上下文信息，又能保留细节，非常适合处理医学图像中器官和病灶的精细结构。U-Net及其众多变体至今仍是许多医学图像分割任务的首选模型。

近年来，Transformer模型凭借其强大的全局建模能力，在自然语言处理领域取得了巨大成功，并迅速被引入到计算机视觉任务中。Vision Transformer (ViT) 等模型展示了其在图像分类等任务上的卓越性能。

在医学图像分割领域，Transformer同样展现出了巨大潜力。与CNN主要关注局部感受野不同，Transformer的自注意力机制能够建立图像中任意两个像素点之间的长距离依赖关系。这对于理解器官的整体形状、捕捉病灶与周围组织的复杂关系至关重要。

一些最新的研究，如TransUNet、Swin-Unet等，将CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局建模能力相结合，构建了混合架构，并在多个医学图像分割基准测试中取得了当时最佳的性能。

深度学习驱动的医学图像分割已在多个临床场景中得到应用，例如：

尽管取得了显著进展，深度学习在医学图像分割中仍面临一些挑战，如对高质量标注数据的依赖、模型泛化能力不足、以及模型决策过程的“黑盒”特性等。未来的研究将继续探索更高效、更鲁棒、更具可解释性的模型和方法。

深度学习技术已经并将持续深刻地改变医学图像分割领域。从CNN到Transformer，每一次技术演进都推动了分割精度的提升。随着技术的不断发展和完善，我们可以期待AI在未来为精准医疗和个性化治疗提供更强大的支持。