医学影像病灶检测与分割技术正朝着智能化、多模态协同和轻量化方向发展。生成对抗网络与多尺度特征提取方法显著提升了分割精度，但模型复杂度与数据依赖性仍是主要瓶颈；多元信息融合技术通过弱监督策略降低数据需求，但跨模态对齐与计算效率问题亟待解决。当前研究趋势表明，结合物理约束与深度学习的混合模型、面向临床场景的轻量化部署方案将是未来突破重点。本团队拟从两方面开展创新：一是设计基于元学习的动态分割框架，通过

扩散模型（Diffusion Model）是一类基于概率的生成模型，通过模拟物理中的扩散过程（从有序到无序的随机扩散）来生成数据。近年来，它在图像生成、语音合成、分子设计等领域表现出色，成为深度学习领域的热门方向。