肺实质分割

肺实质分割是一种医学影像处理技术，主要用于对肺部CT图像进行分割，以提取出肺部的结构和组织信息。这种技术通常采用深度学习或机器学习算法，通过训练模型识别和区分肺部的各种组织类型，如肺泡、支气管、血管等。肺实质分割的结果可以帮助医生更准确地诊断肺部疾病，如肺炎、肺癌、肺纤维化等，也有助于评估疾病的严重程度和治疗效果。此外，肺实质分割还可以用于研究肺部的解剖结构和生理功能，为临床医学和科学研究提供重要数据。