医学图像分割使用哪个网络比较好

对医学图像分割，一些常用的网络构包括 U-Net、DeepLab、Mask R-CNN 等。这些网络在医学图像分割任务中都有较好的表现。

U-Net 是一种经典的网络架构，它采用了编码器-解码器的结构，并通过跳跃连接来保留更多的细节信息。U-Net 在医学图像分割任务中广泛应用，特别是在小样本情况下表现良好。

DeepLab 是另一种常用的图像分割网络，它使用了空洞卷积（Dilated Convolution）来扩大感受野，提高分割的精度。DeepLab 在医学图像分割任务中具有较好的性能。

Mask R-CNN 是一种目标检测与分割的联合网络，它在医学图像分割任务中也有较好的应用。Mask R-CNN 可以同时检测和分割图像中的目标，适用于需要同时获取目标位置和分割结果的场景。

综上所述，选择哪个网络架构取决于具体的任务需求和数据特点。可以根据实际情况进行针对性选择和调整。