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摘要

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医学影像分割在计算机辅助诊断和临床治疗中发挥着关键作用，其准确性直接影响

诊疗决策和评估的效果。尽管传统分割等方法取得了一定进展，但医学影像具有多元的

模态、复杂的组织结构以及模糊的病灶边界等因素，使得精确分割仍面临严峻挑战。针

对腹部多器官和超声乳腺肿瘤分割的问题，本文基于深度神经网络方法展开深入研究，

提出高效的特征学习与融合机制，以提升分割精度和鲁棒性。具体内容概括如下：