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医疗影像实时分割：基于FPGA的UNet模型硬件加速设计
在医疗领域，医学影像分割技术是疾病诊断、治疗规划和手术导航等关键环节的重要支撑。UNet作为一种经典的卷积神经网络架构，凭借其编码器-解码器结构和跳跃连接设计，在医学影像分割任务中表现出色。然而，传统的基于CPU或GPU的软件实现方式在实时性方面存在不足，难以满足临床应用对快速响应的需求。现场可编程门阵列（FPGA）凭借其高度并行性和可重构性，成为加速UNet模型推理的潜在解决方案。
在医疗领域，医学影像分割技术是疾病诊断、治疗规划和手术导航等关键环节的重要支撑。UNet作为一种经典的卷积神经网络架构，凭借其编码器-解码器结构和跳跃连接设计，在医学影像分割任务中表现出色。然而，传统的基于CPU或GPU的软件实现方式在实时性方面存在不足，难以满足临床应用对快速响应的需求。现场可编程门阵列（FPGA）凭借其高度并行性和可重构性，成为加速UNet模型推理的潜在解决方案。
