业务和功能介绍
肝脏肿瘤的精准分割是临床诊断、手术规划及疗效评估的关键环节，传统手工分割方法高度依赖医师经验，存在耗时长、主观性强及可重复性低等问题。随着医学影像数据的快速增长，发展高效、准确的自动分割技术已成为医学图像分析领域的迫切需求。 近年来，深度学习技术，尤其是全卷积神经网络，在医学图像分割中展现出巨大潜力。其中，U-net网络以其独特的编码器-解码器结构和跳跃连接，在小样本医学数据上实现了优异的像素级分割效果，成为该领域的基准模型之一。然而，标准U-net在处理肝脏肿瘤图像时仍面临挑战：肝脏与肿瘤的灰度相似、边界模糊、肿瘤尺寸和形态差异巨大，以及图像中存在噪声伪影等问题，常导致分割精度不足、细节丢失或假阳性增多。 因此，针对肝脏肿瘤分割的特殊复杂性，对经典U-net结构进行针对性改进，提升其特征提取能力、上下文信息捕捉效率和边界分割精度，具有重要的理论意义与临床应用价值。本研究旨在探索改进U-net模型的有效途径，为实现更鲁棒、更精准的肝脏肿瘤自动分割提供可行方案。
项目实现
研究内容：
（1）数据预处理与增强：基于公开数据集（如LiTS），对CT图像进行归一化、匹配及标注提取，并通过旋转、翻转等技术增强数据，为模型训练奠定质量基础。
（2）改进U-net分割模型设计：针对肝脏肿瘤特性，在经典U-net基础上集成注意力机制或多尺度特征融合模块，旨在增强模型对微小肿瘤的敏感性及对模糊边界的区分能力。
（3）模型训练与优化实验：设定训练策略，采用合适的损失函数（如Dice Loss）进行模型训练与参数调优，并与原始U-net及其他先进分割网络进行对比实验。
（4）结果评估与分析：使用Dice系数、敏感度等量化指标评估分割精度，并通过可视化分割结果与特征热力图，定性分析模型性能及改进的有效性。
要求:
（1）数据预处理与增强：基于公开数据集（如LiTS），对CT图像进行归一化、匹配及标注提取，并通过旋转、翻转等技术增强数据，为模型训练奠定质量基础。
（2）改进U-net分割模型设计：针对肝脏肿瘤特性，在经典U-net基础上集成注意力机制或多尺度特征融合模块，旨在增强模型对微小肿瘤的敏感性及对模糊边界的区分能力。
（3）模型训练与优化实验：设定训练策略，采用合适的损失函数（如Dice Loss）进行模型训练与参数调优，并与原始U-net及其他先进分割网络进行对比实验。
（4）结果评估与分析：使用Dice系数、敏感度等量化指标评估分割精度，并通过可视化分割结果与特征热力图，定性分析模型性能及改进的有效性。
要求:
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