摘要
皮肤癌作为最常见的癌症之一，其发病率逐年上升，严重威胁着人类健康。
早期诊断和治疗是提高皮肤癌患者生存率的关键。
病变区域的准确分割是皮肤癌诊断和治疗的重要前提，对制定手术方案、评估治疗效果等方面具有重要意义。
传统的皮肤癌病变区域分割方法主要依赖医生的肉眼观察和手工勾勒，存在着主观性强、耗时长、效率低等问题。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在医学图像处理领域展现出巨大潜力，为皮肤癌病变区域的自动分割提供了新的解决方案。
本文围绕基于SegNet网络的皮肤癌病变区域的自动分割展开研究，首先阐述了皮肤癌、图像分割、深度学习等相关概念，并介绍了SegNet网络模型的结构和原理。
其次，综述了国内外皮肤癌病变区域分割的研究现状，分析了不同分割方法的优缺点。
接着，详细介绍了基于SegNet网络的皮肤癌病变区域自动分割方法，包括数据预处理、网络模型构建、训练和测试等环节。
最后，对全文进行了总结，并展望了未来的研究方向。
关键词：皮肤癌；图像分割；深度学习；SegNet网络；自动分割
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