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