使用 PyTorch 和 U-Net 进行医学影像分割实践

深度学习在医学影像处理领域中发挥着重要作用，其中一项常见任务是对医学影像进行分割。分割任务旨在将医学影像中的不同结构或组织分离出来，以便更好地进行疾病诊断、治疗规划和手术引导等工作。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架和 U-Net 网络对医学影像进行分割。

首先，我们需要安装 PyTorch。可以通过以下命令使用 pip 进行安装：

pip install torch torchvision

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，导入所需的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data