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ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2025，61（7）25
深度学习下的医学图像分割综述
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邢素霞，李珂娴，方俊泽，郭正，赵士杭
北京工商大学计算机与人工智能学院，北京100048
+通信作者E-mail163.com
摘要：针对医学图像的高维性、复杂性和高精度要求等特性，深度学习下的医学图像分割方法凭借其强大的特征
提取能力和对复杂模式的学习能力，能够自适应地从大量数据中学习并提取多层次特征，展现出高精度、高鲁棒性
和可扩展性强等优势。通过端到端地提取感兴趣的器官、组织或病变区域，为医生在疾病诊断、制定治疗策略和临
床研究等领域提供有力帮助。重点综述了U-Net、Transformer、Mamba、分割一切模型（segmentanythingmodel，
SAM）及其各自变体模型在医学图像分割中的应用情况和发展脉络，从多个维度进行了综合对比分析，对开展医学
影像研究、临床疾病诊断与治疗决策，以及医疗技术创新产品开发均具有一定参考价值。在此基础上，总结了目前
医学图像分割研究中面临的挑战，并对该领域未来的研究前景进行展望。
关键词：医学图像分割；深度学习；U-Net；Transformer；Mamba；分割一切模型（SAM）
文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2409-0142
SurveyofMedicalImageSegmentationinDeepLearning
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XINGSuxia,LIKexian,FANGJunze,GUOZheng,ZHAOShihang
SchoolofComputerandArtificialIntelligence,BeijingTechnologyandBusinessUniversity,Beijing100048,China
Abstract：Inresponsetothehigh-dimensional,complexnatureandhigh-precisiondemandsofmedicalimages,deep
learning-basedsegmentationmethodsexcelinfeatureextractionandcomplexpatternrecognition.Thesemethodsadap-
tivelylearnandextractmulti-levelfeaturesfromvastdatasets,demonstratinghighaccuracy,robustness,andscalability.
Byend-to-endextractionoforgans,tissues,orlesionareasofinterest,theyprovidesubstantialassistancetophysiciansin
diseasediagnosis,treatmentplanning,andclinicalresearch.Thisreviewfocusesontheapplicationanddevelopmenttrajectory
ofU-Net,Transformer,Mamba,andsegmentanythingmodel(SAM)andtheirvariantsinmedicalimagesegmentation,offering
acomprehensivecomparativeanalysisacrossmultipledimensions.Itholdsreferencevalueformedicalimagingresearch,
clinicaldiagnosisandtreatmentdecision-making,andthedevelopmentofinnovativemedicaltechnologyproducts.Build
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