医学图像分割的基础概念、技术方法与未来方向

# 医学图像分割
- 1. 基础概念
  - 定义
    - 从医学图像中分离目标区域
    - 目标区域种类（器官/病变/组织）
  - 应用场景
    - 诊断辅助
      - 肿瘤检测
      - 疾病预测
    - 手术规划
      - 导航系统
      - 操作路径规划
    - 疗效评估
      - 治疗响应监测
      - 术后对比分析
    - 医学研究
      - 疾病机制研究
      - 药物开发
  - 图像模态
    - CT
    - MRI
    - X-ray
    - 超声
    - 内窥镜
    - PET
    - 病理切片
- 2. 技术方法
  - 传统方法
    - 阈值分割
      - Otsu法
      - 自适应阈值
    - 区域生长
      - 选择种子点
      - 停止准则
    - 边缘检测
      - Canny算法
      - Sobel算子
    - 图割
      - 最小割算法
      - 增广路方法
  - 深度学习方法
    - CNN架构
      - U-Net
      - V-Net
      - ResNet变种
    - Transformer模型
      - Swin-Unet
      - Vision Transformer
    - 损失函数
      - Dice Loss
      - 交叉熵（CE）
      - 组合损失
    - 多模态融合
      - 数据融合技术
      - 特征级融合
- 3. 关键技术挑战
  - 数据问题
    - 标注成本高
      - 人工标注时间长
      - 需要专业知识
    - 数据不平衡
      - 正负样本比例失衡
      - 影响模型训练效果
    - 模态差异
      - 不同设备的图像差异
      - 多种医学成像技术
  - 技术难点
    - 小目标分割
      - 高精度需求
      - 限制信息量
    - 边界模糊
      - 软边界处理
      - 改善分割精度
    - 实时性要求
      - 临床应用的实时反馈
      - 算法效率提升
  - 模型问题
    - 过拟合
      - 复杂模型风险
      - 数据扩增策略
    - 泛化性差
      - 训练与测试环境不同
      - 训练数据集的多样性
    - 可解释性
      - 模型透明度问题
      - 可视化技术
- 4. 评估指标
  - 重叠度量
    - Dice系数
    - IoU（Intersection over Union）
    - Jaccard指数
  - 距离度量
    - Hausdorff距离
    - 表面距离
    - 平均距离
  - 其他指标
    - 精确率
    - 召回率
    - ROC曲线
    - F1-score
- 5. 常用工具
  - 开源框架
    - MONAI
      - 医学图像分析专用
    - nnUNet
      - 自适应网络结构
    - DeepLab
      - 强大的语义分割
  - 标注工具
    - ITK-SNAP
      - 交互式标注
    - 3D Slicer
      - 多功能医学图像处理平台
  - 数据集
    - MSD（Medical Segmentation Decathlon）
      - 多种任务集合
    - BraTS
      - 脑肿瘤分割数据集
    - LiTS
      - 肝脏分割数据集
- 6. 未来方向
  - 弱监督学习
    - 少量标注数据利用
  - 自监督学习
    - 数据自我生成特征
  - 3D全自动分割
    - 针对立体图像的自动处理
  - 多中心协作学习
    - 不同机构协同进步
  - 模型轻量化
    - 硬件友好型模型设计
  - 与生成