综述：皮肤病变分割的计算技术、工具及未来方向的系统综述

这篇综述系统梳理了2018-2025年皮肤病变分割（SLS）领域的最新进展，重点探讨了深度学习（如U-Net、CNN）、计算机辅助诊断（CAD）技术在皮肤癌（如黑色素瘤Melanoma）早期检测中的应用。文章详细分析了数据集、预处理、损失函数等关键技术，并指出低对比度图像和噪声干扰等挑战，为医学图像处理提供了重要参考。

　　

引言

作为人体最大器官，皮肤在体温调节和紫外线防护中起关键作用。全球每年有数千人死于恶性皮肤病变，其中黑色素瘤（Melanoma）是最致命的皮肤癌类型——早期发现可使生存率提升至95%。传统皮肤镜检查依赖专业医师经验，而计算机辅助诊断（CAD）系统通过图像分割（SLS）、特征提取等技术，显著提升了诊断效率和准确性。

方法论与模型综述

皮肤病变分割面临低对比度、毛发伪影等挑战。主流方法分为两类：

1. 传统机器学习：基于颜色、纹理特征的手工设计算法；

2. 深度学习：以U-Net及其变体为代表，结合注意力机制（FAM）和多尺度特征融合（ASPP），在ISIC数据集上Dice系数可达0.89。

验证指标与工具

常用指标包括Dice系数、Jaccard指数和敏感度。Python生态（PyTorch/TensorFlow）成为主流开发工具，数据增强技术如旋转、翻转有效缓解了样本不足问题。

挑战与未来方向

当前模型仍受限于病变形态多样性。未来趋势包括：

• 小样本学习解决标注数据稀缺；

• 多模态融合（如临床数据+图像）；

• 轻量化模型部署至移动设备。

结论

SLS技术虽不能替代医师，但已成为皮肤癌早期筛查的重要工具。随着CNN架构优化和跨学科合作，该领域有望实现更精准的自动化诊断。