乳腺癌诊断依赖精准细胞核分割，然人工分析耗时易错。本研究采用 U-Net 架构结合 ResNet-34、VGG-16、Inception-v3 主干，利用 BreCaHad 等数据集，通过数据增强与组合损失函数优化分割。结果显示 ResNet-34 主干 U-Net 的 IoU 达 0.795，为 CAD 工具开发提供新方向。 乳腺癌 ...
这篇综述系统性评估了U-Net及其变体（U-Net++、U-Net 3+）在医学图像分割中的前沿进展，聚焦X射线、MRI、CT和超声等多模态影像。文章深入探讨了注意力机制、Transformer模块和生成对抗网络（GAN）在提升分割精度与泛化能力中的应用，并强调了临床转化中面临的数据 ...
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