[医学影像 AI] 使用 PyTorch 和 MedicalZooPytorch 实现 3D 医学影像分割

引言：3D 医学影像分割的意义与挑战

医学影像分割是计算机视觉和医学图像处理领域中一项至关重要的任务。它旨在将医学影像（如X光、CT、MRI等）中感兴趣的解剖结构或病变区域从背景或其他组织中精确地划分出来。这项技术在现代临床实践和医学研究中扮演着核心角色：

• 临床诊断支持： 精确的分割能够帮助医生量化器官体积、病灶大小、形态特征，从而为疾病的早期发现和精确诊断提供客观依据 （百度文库：医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状）。例如，在脑部MRI中准确分割出不同脑区或肿瘤，对于神经系统疾病的诊断至关重要 (PMC: 基于深度学习的脑部MRI解剖结构的语义分割)。
• 治疗规划与个性化医疗： 在放射治疗中，精确分割肿瘤和周围健康器官是制定有效放疗计划、减少副作用的前提。手术规划也依赖于对目标结构的精确 delineation