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醫學圖像分割框架 醫學圖像分割主要有兩種框架，一個是基於CNN的，另一個就是基於FCN的。 基於CNN 的框架 這個想法也很簡單，就是對圖像的每一個像素點進行分類，在每一個像素點上取一個patch，當做一幅圖像，輸入神經網絡進行訓練。 這是一個二分類問題，把圖像中所有label爲0的點作爲負樣本，所有label爲1的點作爲正樣本 這種網絡顯然有兩個缺點：  1. 冗餘太大，由於每個像素點都需要取一

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