深度学习开始大放异彩的工作，莫过于在ImageNet数据集上，对输入图片的分类了。只要输入图片，就能判断图片中主体所属的类别。然而，和分类问题输入图像输出主体的类别不一样，分割问题需要对每个像素点的类别进行识别。下图是我们开发的基于深度学习的医学图像分类与诊断系统的部分代码。

当前医学的诊断给影像处理领域尤其是医学影像的分割提出了更高的要求。近年来，深度学习在医学影像处理上取得了显著成果，其中卷积神经网络在医学影像分割上的表现具有代表意义。下图是我们开发的基于深度学习的医学图像分类与诊断系统的页面展示。

列举了用于医学影像分割的卷积神经网络架构及其优化的发展历程，并对深度学习在医学影像上未来的发展方向与面临的挑战进行了展望与讨论。结合深度学习和影像的任务，能够很好的解决诊断方面的一大痛点。

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