医学影像分割是医学图像分析中的核心任务之一，旨在将图像中的特定区域（如病变组织、器官或肿瘤）从背景中分离出来。传统的分割方法依赖于手工设计的特征和规则，往往难以应对复杂的医学影像数据。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的自动分割方法逐渐成为主流。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分割平台，通过高效的算法和创新的架构，为医生提供了精准的分割工具。本文将深入探讨DeepSeek系统的分割技术，并结合代码示例展示其实现过程。

1. 医学影像分割的挑战
   医学影像分割面临诸多挑战。首先，医学影像通常具有高分辨率和复杂的结构，例如CT、MRI和超声图像。其次，不同模态的影像数据（如CT和MRI）之间存在显著差异，需要针对性地设计算法。此外，医学影像中的目标区域（如肿瘤或病变组织）往往边界模糊、形状不规则，且与周围组织的对比度较低。这些因素使得传统分割方法难以取得理想的效果。
   DeepSeek系统通过引入深度学习技术，能够自动学习图像中的特征，并实现高精度的分割。其核心思想是利用卷积神经网络（CNN）提取图像的局部特征，并通过多尺度融合和注意力机制增强模型对关键区域的关注。
2. DeepSeek系统的分割架构
   DeepSeek系统的分割架构基于改进的U-Net模型。U-Net是一种经典的图像分割网络，其结构由编码器和解码器组成。