深度学习在肝脏及肝脏肿瘤分割中的应用进展

来源：计算机工程与应用杂志2025年第17期北京时间：

作者：崔慧, 郭英慧, 蔡肖红, 王晓燕

单位：1.山东中医药大学 医学信息工程学院，济南 250355；2.山东中医药大学 中医学院，济南 250355

摘要：肝癌作为一种恶性肿瘤，其发病率和死亡率正呈逐年上升趋势，临床中精准分割肝脏与肿瘤对肝癌的诊断与治疗至关重要。传统的肝脏及肿瘤分割依赖医生手工操作，过程耗时且高度依赖医生经验，在大规模数据处理中难以确保效率和精度，且易因主观判断差异导致误差。近年来，深度学习因能自动提取图像特征被广泛应用于医学图像处理，在肝脏及肝脏肿瘤分割任务中也取得了显著进展。为更深入开展深度学习在肝脏及肝脏肿瘤分割的应用研究，从常用公开数据集及评价指标入手，分别从有监督与无监督学习的角度，梳理近年来深度学习在肝脏及其肿瘤分割领域的应用进展，总结各模型的优缺点，对比各类方法的性能差异，并以此为基础讨论现有研究尚存的不足及挑战，展望其未来发展方向，以期为进一步研究提供参考。

关键词：肝脏及肝脏肿瘤,图像分割,深度学习,有监督学习,无监督学习