医学图像分割是人工智能在医疗领域的一个重要应用，它可以帮助医生更准确地诊断疾病。以下是一些关于医学图像分割的教程和资源。
教程列表
基础概念
- 什么是医学图像分割？
- 医学图像分割的应用场景
常用算法
- 阈值法：适用于图像对比度较高的场景。
- 区域生长法：适用于图像噪声较少的场景。
- 边缘检测法：适用于图像边缘较为明显的场景。
深度学习方法
- 卷积神经网络（CNN）：适用于复杂场景的医学图像分割。
- U-Net：一种专门用于医学图像分割的卷积神经网络。
实践案例
- 脑肿瘤分割：介绍如何使用深度学习技术进行脑肿瘤分割。
- 肺部结节检测：介绍如何使用深度学习技术进行肺部结节检测。
扩展阅读
更多关于医学图像分割的教程和资源，请访问我们的医学图像分割教程页面。
图片展示
脑肿瘤分割
脑肿瘤分割是医学图像分割的一个重要应用。以下是一张脑肿瘤分割的示例图片。
肺部结节检测
肺部结节检测是医学图像分割的另一个重要应用。以下是一张肺部结节检测的示例图片。