深圳康宁医院科研项目：探索基于深度学习的医学图像分割方法

近年来
，深度学习技术在图像识别领域取得了令人瞩目的成就
，并在医学图像分割领域也取得了重要进展
。深圳康宁医院科研项目“基于深度学习的医学图像分割方法”旨在探索如何使用深度学习技术对医学图像进行分割
，为医学诊断和治疗提供更准确的信息
。

医学图像分割是医学图像处理中的一个重要任务，它可以帮助医生快速
、准确地识别病变区域
，提高医学诊断和治疗的准确性
。传统的医学图像分割方法通常基于统计学原理，采用手工特征提取和分类算法
，但这些方法存在许多局限性，例如需要大量的标注数据
、对图像质量要求较高、无法处理高分辨率图像等。

深度学习技术的出现为医学图像分割提供了一种新的解决方案。深度学习技术可以通过自动学习特征向量
，从大量低分辨率图像中提取高分辨率特征，实现对医学图像的分割。深度学习技术还可以自适应地学习不同分辨率的图像特征
，以适应不同尺寸的图像。