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摘要

在当今医疗技术飞速发展的时代，医学图像的应用已成为现代医疗体系不

可或缺的一部分。医学图像分割作为医学图像处理和分析的核心步骤之一，在

早期疾病诊断、治疗计划的制定以及疗效监测中发挥着至关重要的作用。随着

机器学习技术的广泛应用，特别是深度学习在图像处理领域的突破性进展，医

学图像分割技术已经实现了从传统方法到智能化分析的跨越。然而，基于深度

学习的医学图像分割仍面临着数据需求大以及泛化能力差的挑战。小样本学习

作为机器学习领域的一项关键技术，旨在使模型能够通过少量训练数据完成对

新类别的有效