【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】10. 图像分割进阶——U-Net医学影像分割实战

摘要：本文聚焦U-Net系列在医学影像分割中的实战应用，以COVID-19肺部感染区域分割为例，构建从数据处理到临床部署的完整解决方案。理论部分剖析医学影像分割的核心挑战（数据稀缺、类别不平衡、边界模糊）及对应策略；梳理U-Net架构演进脉络，详解Attention-UNet的注意力机制与特征融合原理；阐释Dice系数、Hausdorff距离等医学专用评估指标。实战模块基于PyTorch实现全流程：DICOM数据加载与预处理，改进的Attention-UNet模型构建，融合Dice Loss与Focal Tversky Loss的损失函数设计；提供混合精度训练、模型量化等优化策略。重点实现感染区域量化分析（体积、占比、分布）与临床分级，设计DICOM集成系统与Web部署方案。结合避坑指南解决数据不平衡、跨中心泛化等问题，附开源数据集与代码库。本文为医学影像分割任务提供理论支撑与实操模板，助力AI辅助临床诊断。

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文章目录

• 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】10. 图像分割进阶——U-Net医学影像分割实战
• • 副标题：COVID-19肺部感染区域精确分割与量化分析
  • 关键词
  • 一、引言：医学影像分割——AI辅助诊断的“慧眼”
  • 二、理论基础：医学影像分割的核心原理
  • • 2.1 医学影像分割的独特挑战与解决方案
    • 2.2 U-Net架构演进：从基础到注意力增强
    • 2.3 医学分割评估指标
  • 三、实战准备：数据集与环境配置
  • • 3.1 数据集介绍与获取
    • 3.2 环境配置
  • 四、核心模块实现：从数据处理到模型构建
  • • 4.1 DICOM数据加载与预处理
    • 4.2 Attention-UNet模型构建
    • 4.3 医学分割专用损失函数设计
    • • 4.3.1 Dice Loss
      • 4.3.2 Focal Tversky Loss
      • 4.3.3 组合损失函数
    • 4.4 模型训练与验证流程
    • • 4.4.1 训练配置
      • 4.4.2 训练循环
      • 4.4.3 训练结果可视化
    • 4.5 感染区域量化分析工具
    • 4.5.1 临床严重程度分级
    • 4.5.2 治疗响应分析
  • 五、性能优化与部署方案
  • • 5.1 混合精度训练加速
    • 5.2 模型轻量化与量化部署