基于ASP.NET与深度学习的医学图像分割系统设计与实现
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中图分类号：TP311；TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2026）02-0079-05
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随着深度学习技术在医学图像分析领域的广泛应用，诸如MaskR-CNN等实例分割算法在细胞检测、器官分割等任务中展现出卓越的性能[1-2]。然而，这些先进的算法模型多运行于Python等研究环境下，其如何高效、稳定地集成至医院现有的基于.NET或Java等传统技术栈的信息系统（HIS、PACS）中，成为一个亟待解决的工程挑战[3]。（剩余5925字）
