“语义分割”处理的是像素级分类问题，是计算机视觉中的基本任务，在自动驾驶、地物检测以及医疗辅助等许多领域，有着巨大的应用价值。常见的基于深度神经网络的语义分割模型，有U-Net，SegNet，PSPNet，以及DeepLab系列，（含论文出处和代码链接）。后续还将进一步整理完善哟！

论文仅供学习和参考。 本文综述了基于 CNN 的语义分割在医学图像领域中的研究进展，回顾了多种经典的语义分割方法及其架构变化，并重点介绍了它们在该领域的贡献和意义。在此基础上，进一步总结和讨论了它们在一些重要的生理与病理解剖结构分割中的应用。最后，本文讨论了语义分割在医学图像领域应用将遭遇的挑战和潜在发展方向。