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摘要
医学图像分割技术在计算机辅助诊断系统中扮演着至关重要的角色，能够识别和分
割出医学影像中的不同器官和病灶，帮助医生更准确地诊断疾病，为癌症等疾病的早期
诊断和治疗提供强有力的支持。然而，医学图像数据的采集、标注和使用存在着多种挑
战，如数据采集标准的不统一造成的边缘模糊、标注的复杂性和耗时导致的数据量小、
以及医学图像数据的长尾分布使得类别不平衡等，现有基于深度学习的分割算法对以上
问题仍存在不足，因此本文针对单目标和多目标医学图像分割进行了改进，并通过实验
验证所提方法的有效性。本文的主
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