基于深度学习（Unet和SwinUnet）的医学图像分割系统设计与实现：超声心脏分割

基于深度学习的医学图像分割系统设计与实现

摘要

本文提出了一种基于深度学习的医学图像分割系统，该系统采用U-Net和Swin-Unet作为核心网络架构，实现了高效的医学图像分割功能。系统包含完整的训练、验证和推理流程，并提供了用户友好的图形界面。实验结果表明，该系统在医学图像分割任务中表现出色，能够准确识别不同组织结构，为临床诊断提供有力支持。

关键词：医学图像分割，深度学习，U-Net，Swin-Unet，PyTorch

1. 引言

医学图像分割是计算机辅助诊断系统中的关键技术，能够自动识别和分割医学图像中的感兴趣区域。传统分割方法往往依赖手工特征和先验知识，而深度学习方法能够自动学习图像特征，显著提高了分割精度。本文设计并实现了一个完整的医学图像分割系统，具有以下特点：

1. 支持多种网络架构选择（U-Net和Swin-Unet）

2. 完整的训练、验证和评估流程

3. 用户友好的图形界面

4. 支持CT图像的特殊处理

5. 全面的性能评估指标

2. 系统设计

2.1 整体架构

系统由三个主要模块组成：