概念解析 | U-Net：医学图像分割的强大工具

注1：本文系“概念解析”系列之一，致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是：U-Net。

U-Net：医学图像分割的强大工具

U-Net Architecture Explained - GeeksforGeeks

在医学图像分析的领域，一种称为U-Net的深度学习模型已经成为了一个标准工具。U-Net在许多医疗图像分割任务中都表现出了很好的性能。在本博客中，我们将讨论为什么U-Net在医学图像上表现出色。

背景介绍

在许多医学图像任务中，例如肿瘤检测、器官定位等，都需要对图像进行分割。传统的图像处理方法，如阈值化、边缘检测等，往往无法达到良好的分割效果。随着深度学习的发展，一种名为U-Net的模型开始在医学图像分割领域崭露头角。

U-Net原理介绍和推导

U-Net是一种基于全卷积网络(FCN)的架构，它的名称来源于其“U”形的结构。U-Net由两部分组成：编码器（下采样路径）和解码器（上采样路径）。编码器