U-Net是一种深度学习网络结构，最初是用于图像分割的，后来被广泛应用于医学图像处理。在U-Net的经典结构中，它具有对称的encoder-decoder架构，即下采样路径（encoder）和上采样路径（decoder）。这种结构使得网络可以学习到从原始图像到目标分割图像的精细特征。
面向医学领域的深度学习实战，U-Net可以应用于多种任务，如医学图像分割、目标检测、疾病诊断等。以下是一个使用U-Net进行医学图像分割的简单实战案例：
数据准备：收集医学图像数据集，如CT、MRI等，并进行标注。标注的目的是为了在训练时为网络的输出提供参考。
数据预处理：对医学图像数据进行预处理，包括缩放、归一化等操作，以提高网络的训练效果。
构建U-Net模型：根据具体任务需求，使用Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建U-Net模型。在构建模型时，可以根据需要添加更多的层或修改激活函数等参数，以提高模型的性能。
训练模型：使用标记好的医学图像数据对模型进行训练。在训练过程中，可以通过调整超参数、使用不同的优化器等方法来提高模型的准确率。
测试和评估：使用测试集对
