🚀 本文选自专栏：人工智能领域200例教程专栏
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
✨✨✨ 每一个案例都附带有在本地跑过的代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~

一.基于深度学习的医学图像分割与病变识别

基于深度学习的医学图像分割与病变识别

随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用越来越受到关注。其中，基于深度学习的医学图像分割与病变识别技术在临床诊断、治疗规划等方面具有重要意义。本文将介绍这一领域的背景、挑战，以及通过一个代码实例展示如何利用深度学习方法进行医学图像分割与病变识别。

背景与挑战

医学图像分割是将医学影像中的结构区域分离出来，以便医生能够更清晰地观察和分析。然而，医学图像常常具有复杂的结构、噪声干扰和不同的病变特征，使得传统的图像处理方法难以取得令人满意的结果。基于深度学习的方法通过学习大量数据中的特征表示，能够更好地应对这些挑战。

深度学习技术中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在医学图像处理中得到了广泛应用。其能够自动从图像中学习到特征表示，从而在医学图像分割与病变识别任务中取得了突破性的进展。