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U-Net是一种流行的深度学习模型，专门用于医学图像分割任务。它由 Olaf Ronneberger、Philipp Fischer 和 Thomas Brox 在 2015 年提出。U-Net 以其独特的 U 形结构而闻名，该结构包含一个收缩路径（编码器），用于捕捉图像的上下文信息，以及一个对称的扩展路径（解码器），用于精确定位。这种结构使得 U-Net 在处理图像中的小对象时表现出色，因为它能够在不同尺度上捕捉细节。U-Net 在各种图像分割任务中都取得了显著的成功，特别是在需要高精度和鲁棒性的医学图像

U-net是一种图像分割技术，主要用于图像分割任务。这些特点使U-net在医学影像领域具有很高的实用性，并导致广泛采用U-net作为医学成像中分割任务的主要工具。U-net在几乎所有主要的成像方式中都得到了广泛的应用，从CT扫描、MRI到X光检查和显微镜。此外，虽然U-net在很大程度上是一种细分工具，但也有一些例子U-net在其他应用中的使用。鉴于U-net的潜力仍在增长，这部叙事文学综述分析了U-net体系结构的众多发展和突破，并提供了对近期趋势的观察。