一、引言

医学图像分割是计算机辅助诊断（CAD）的核心环节，其目标是将医学影像（如CT、MRI、X光等）中的目标区域（如肿瘤、器官、血管等）从背景中精确分离出来。传统方法依赖手工特征提取与阈值分割，存在泛化能力弱、对噪声敏感等缺陷。随着深度学习技术的突破，基于卷积神经网络（CNN）的医学图像分割方法逐渐成为主流，显著提升了分割精度与效率。本文将从技术演进、典型模型、应用场景及挑战四个维度，系统梳理基于深度学习的医学图像分割研究进展。

二、深度学习在医学图像分割中的技术演进

1. 从全连接网络到卷积神经网络

早期深度学习模型（如多层感知机，MLP）因参数冗余和空间信息丢失问题，难以直接应用于医学图像分割。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中的成功推动了CNN的普及。CNN通过局部感受野、权重共享和池化操作，有效捕捉图像的局部特征与空间层次结构，为医学图像分割提供了基础框架。

2. 编码器-解码器架构的兴起

为解决医学图像中目标边界模糊、类间差异小的问题，编码器-解码器结构（如U-Net）成为经典范式。U-Net通过跳跃连接（skip connection）将编码器的低级特征与解码器的高级语义特征融合，保留了更多空间细节，在细胞分割、器官定位等任务中表现优异。其变体（如V-Net、3D U-Net）进一步扩展至三维医学影像（如MRI体积数据），提升了分割的立体感。

3. 注意力机制与多尺度融合

医学图像中目标尺度变化大（如微小结节与大型器官），传统CNN难以兼顾全局与局部信息。注意力机制（如SE模块、CBAM）通过动态权重分配，使模型聚焦于关键区域。例如，Attention U-Net在跳跃连接中引入空间注意力，显著提升了胰腺分割的Dice系数。此外，金字塔场景解析网络（PSPNet）通过多尺度特征融合，增强了模型对不同尺度目标的适应性。

4. 生成对抗网络（GAN）的应用

GAN通过生成器与判别器的对抗训练，可生成高真实感的分割掩膜。例如，Pix2Pix模型在眼底图像分割中，通过条件GAN（cGAN）将输入图像与分割结果关联，提升了边界清晰度。然而，GAN训练不稳定、易产生伪影的问题仍需进一步解决。

三、典型模型与应用场景

1. U-Net及其变体

应用场景：细胞分割、视网膜血管提取、前列腺分割等。
改进方向：

• 残差连接：Res-U-Net通过残差块缓解梯度消失，提升深层网络训练稳定性。
• 密集连接：Dense-U-Net利用密集块（Dense Block）增强特征复用，适用于小样本数据集。
• 3D扩展：3D U-Net直接处理体积数据，在脑肿瘤分割（如BraTS挑战赛）中表现突出。

2. Transformer在医学图像分割中的探索

受自然语言处理（NLP）中Transformer的启发，医学影像领域开始探索纯Transformer架构（如Swin UNETR）或CNN-Transformer混合模型（如TransUNet）。Transformer通过自注意力机制捕捉长距离依赖，在肺结节分割、多模态影像融合中展现出潜力。例如，TransUNet在心脏MRI分割中，Dice系数较U-Net提升3.2%。

3. 弱监督与自监督学习

医学标注数据成本高昂，弱监督（如图像级标签、边界框）和自监督学习成为降低依赖的关键。例如，通过对比学习（如SimCLR）预训练编码器，再微调至分割任务，可在少量标注数据下达到接近全监督的性能。

四、当前挑战与未来方向

1. 挑战

• 数据异质性：不同设备（如GE、西门子MRI）、扫描协议导致的域偏移问题。
• 小样本与类别不平衡：罕见病数据稀缺，正负样本比例失衡（如肺结节检测中结节占比<1%）。
• 实时性要求：临床辅助诊断需低延迟分割（如术中导航）。
• 可解释性：深度学习模型的“黑箱”特性限制了其在高风险医疗场景中的信任度。

2. 未来方向

• 跨模态学习：融合CT、MRI、PET等多模态数据，提升分割鲁棒性。
• 联邦学习：在保护数据隐私的前提下，实现多中心协同训练。
• 轻量化模型：设计高效架构（如MobileNetV3+U-Net），部署至边缘设备。
• 物理约束集成：将解剖学先验知识（如器官形状模型）嵌入网络，提升生理合理性。

五、结论

基于深度学习的医学图像分割已从实验室走向临床应用，其核心价值在于提升诊断效率与精度。未来，随着模型轻量化、多模态融合与可解释性技术的突破，深度学习有望成为医学影像分析的标准工具，最终惠及患者与医疗体系。

实践建议：

1. 数据增强：针对小样本问题，采用随机旋转、弹性变形等增强策略。
2. 模型选择：根据任务需求（如2D/3D、实时性）权衡U-Net变体与Transformer架构。
3. 评估指标：除Dice系数外，关注HD95（95% Hausdorff距离）等边界精度指标。
4. 临床验证：与放射科医生合作，设计符合临床工作流程的标注与评估协议。