深度学习在医学图像分割中常用的算法——UNET

是的，UNet是一种经典的深度学习算法，用于解决医学图像分割问题。它由Ronneberger等人在2015年提出。UNet的结构基于卷积神经网络（CNN），同时还采用了U型结构，使得网络可以进行分割和重建。UNet包含一个编码器和一个解码器，编码器用于提取特征，解码器用于重建图像。UNet的优点是在处理医学图像分割问题时，可以有效地捕捉图像的细节和结构，因此被广泛应用于医学图像分割领域。