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U-Net是一种用于图像分割的经典网络结构，其核心创新在于对称的编码器-解码器架构和跳跃连接机制。编码器通过卷积和下采样提取高级语义特征，解码器则通过上采样和跳跃连接恢复空间分辨率。跳跃连接将编码器的低级特征与解码器的高级特征拼接，既保留了空间细节又融合了语义信息。U-Net没有引入新算子，仅使用卷积、ReLU、池化等基础操作，通过精巧的结构设计解决了普通CNN在分割任务中丢失空间信息的问题。Py

本文介绍了医学图像分割任务的基本实现方法，主要包括： 任务定义：输入医学灰度图像，输出像素级二值分割mask 工程结构：包含数据加载、U-Net模型、损失函数和训练循环的完整框架 关键技术： 数据预处理：确保图像和mask严格对齐 标准U-Net实现：包含Encoder-Decoder结构和跳跃连接 损失函数：采用BCE+Dice组合损失 训练流程：展示了从数据加载到模型训练的基本过程