深度学习框架下融合医学先验信息的深层脑结构分割算法的创新与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化医疗的时代，医学图像分析作为现代医学诊断和治疗的关键技术，正发挥着日益重要的作用。随着医学成像技术如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）等的飞速发展，大量高分辨率、多模态的医学图像被获取，为医生提供了更丰富的信息。然而，如何从这些复杂的图像中准确、高效地提取有价值的信息，成为了医学领域面临的重要挑战。

深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，近年来在医学图像分析中取得了显著的进展。深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），以其强大的特征自动提取能力和对复杂数据模式的学习能力，