1. 引言

医学影像分割是临床诊断与治疗规划的核心环节，其目标是从CT、MRI、X光等影像中精确提取解剖结构或病变区域。传统方法依赖手工特征设计与阈值分割，存在鲁棒性差、泛化能力弱等局限。深度学习的引入，尤其是卷积神经网络（CNN）的突破，使医学影像分割进入自动化、高精度的新阶段。本文从模型架构、技术演进、临床应用及挑战四个维度展开系统综述。

2. 深度学习模型架构演进

2.1 基础CNN架构的早期探索

2015年，Long等提出的全卷积网络（FCN）首次将CNN应用于像素级分割，通过反卷积层实现上采样，解决了传统CNN输出低分辨率特征图的问题。在医学影像领域，U-Net（Ronneberger等，2015）成为里程碑式模型，其对称编码器-解码器结构结合跳跃连接，有效捕捉多尺度特征，在细胞分割、器官定位等任务中表现优异。

代码示例：U-Net核心结构

import torch
import torch.nn as nn
class DoubleConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super().__init__()
        self.double_conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, padding=1),
            nn.ReLU()
        )
    def forward(self, x):
        return self.double_conv(x)
class UNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder1 = DoubleConv(1, 64)  # 输入通道为1（灰度图像）
        self.pool = nn.MaxPool2d(2)
        # 省略其他层定义...
    def forward(self, x):
        x1 = self.encoder1(x)
        p1 = self.pool(x1)
        # 省略后续下采样与上采样过程...
        return output

2.2 注意力机制与多尺度融合

为解决医学影像中目标尺度差异大的问题，研究者引入注意力机制。例如，Attention U-Net（Oktay等，2018）通过门控注意力模块动态调整特征权重，提升小病灶分割精度。DeepLabv3+（Chen等，2018）结合空洞空间金字塔池化（ASPP），在保持高分辨率特征的同时扩大感受野，适用于肺结节、肝脏肿瘤等复杂场景。

2.3 3D与多模态融合模型

针对CT、MRI等三维影像，3D CNN（如3D U-Net）通过体积卷积直接处理三维数据，但计算成本高。nnUNet（Isensee等，2021）提出自适应框架，自动优化网络深度、批次大小等超参数，在多个医学分割挑战赛中夺冠。多模态融合模型（如MM-UNet）通过融合CT、PET等多模态数据，提升肿瘤边界定位准确性。

3. 技术突破与临床应用

3.1 半监督与自监督学习

医学影像标注成本高，半监督学习通过未标注数据提升模型性能。例如，Mean Teacher框架利用教师-学生模型一致性约束，在低标注数据下实现脑肿瘤分割（Cui等，2019）。自监督学习通过预训练任务（如图像旋转预测）学习通用特征，减少对标注数据的依赖。

3.2 弱监督与交互式分割

弱监督学习利用图像级标签或边界框进行分割。BoxInst（Tian等，2020）通过边界框约束生成伪标签，在皮肤病变分割中达到接近全监督的性能。交互式分割（如DeepIGeoS）允许医生通过少量点击修正分割结果，提升临床可用性。

3.3 临床实践案例

• 脑肿瘤分割：BraTS挑战赛数据集显示，结合注意力机制的3D模型可将Dice系数提升至0.92。
• 心脏结构分割：ACDC数据集上，nnUNet在左心室分割任务中误差率低于2%。
• 眼底视网膜分割：基于U-Net的改进模型在DRIVE数据集上实现0.95的AUC值。

4. 挑战与未来方向

4.1 数据与标注问题

医学影像数据存在类别不平衡（如正常组织远多于病变）、模态差异大等问题。解决方案包括：

• 数据增强：混合增强（MixUp）、随机弹性变形模拟解剖变异。
• 合成数据：基于GAN的合成影像（如CycleGAN）补充稀有病例。

4.2 模型可解释性与鲁棒性

临床应用需模型提供可解释的决策依据。Grad-CAM可视化技术可定位模型关注区域，辅助医生信任判断。对抗训练（如添加高斯噪声）可提升模型对扫描设备差异的鲁棒性。

4.3 实时分割与边缘计算

手术导航等场景需实时分割（>30帧/秒）。轻量化模型（如MobileNetV3）结合知识蒸馏，可在嵌入式设备上实现10ms级延迟。联邦学习框架支持跨医院数据协作，保护患者隐私。

5. 结论与建议

深度学习已显著提升医学影像分割的精度与效率，但临床转化仍需解决数据、可解释性等问题。实践建议：

1. 数据策略：优先构建多中心、多模态数据集，结合合成数据缓解长尾分布。
2. 模型选择：根据任务复杂度选择2D/3D架构，复杂任务推荐nnUNet等自适应框架。
3. 临床验证：通过Dice系数、HD95等指标量化性能，开展多中心前瞻性研究。

未来，结合大语言模型的语义理解与多模态学习，有望实现从“像素级分割”到“临床决策支持”的跨越。