提到医学图像分割，不得不提的就是U-Net模型！👀它是一种专门为生物医学图像设计的卷积神经网络，结构独特且高效。顾名思义，“U”形的设计让数据在处理过程中经历了两次“旅行”：一次是从上到下的特征提取（下采样），另一次是从下到上的特征恢复（上采样）。🔍
U-Net的核心在于其对称架构，左侧是编码器（Encoder）部分，负责压缩输入图像并提取高层次特征；右侧为解码器（Decoder），通过反卷积操作将低分辨率特征图恢复至原始尺寸，从而实现精准分割。🤝此外，它还利用跳跃连接（Skip Connections），直接将编码器阶段的信息传递给解码器，有效提升了细节捕捉能力。
无论是细胞显微镜成像还是肿瘤检测，U-Net都能提供卓越的表现！🔬📈因此，在医疗领域得到了广泛应用。如果你也对深度学习感兴趣，不妨深入了解这个强大的工具吧！🚀