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《基于U-Net的医学影像分割技术：原理、实现与临床应用》
U-Net作为一种专为医学图像设计的卷积神经网络架构，自2015年提出以来，已成为医学影像分割领域的标准模型。其创新的编码器-解码器结构与跳跃连接设计，使模型在小样本数据集上也能实现高精度分割，显著推动了临床诊断效率的提升。跳跃连接是U-Net的核心创新。在解码过程中，编码器的高分辨率特征图与解码器的上采样特征图进行通道拼接，有效解决下采样导致的空间信息丢失问题。例如，当输入图像尺寸为512×512时，编码器第4层（512×512）的特征图会与解码器第4层的特征图拼接，确保边界细节的精确恢复。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jaxzheng/article/details/152934971
U-Net的跳跃连接用于融合编码器与解码器的特征图。(单选)
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