摘要
前列腺癌是男性常见的恶性肿瘤之一，其准确诊断和治疗对患者预后至关重要。
前列腺穿刺活检是诊断前列腺癌的金标准，而腺体区域的识别和分割是病理学家进行诊断的关键步骤。
然而，人工分割腺体区域费时费力且存在主观性。
因此，基于前列腺穿刺组织的腺体区域自动分割已成为近年来研究的热点。
本文综述了前列腺穿刺组织腺体区域自动分割的研究进展，首先介绍了该领域的背景和意义，以及相关概念和技术，如医学图像分割、深度学习等。
然后，重点阐述了现有的主要研究方法，包括传统图像处理方法和基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了现有方法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：前列腺癌；腺体区域分割；医学图像分割；深度学习；深度卷积神经网络
##1.1研究背景及意义前列腺癌是全球男性第二常见的恶性肿瘤，严重威胁着男性健康。
前列腺穿刺活检是诊断前列腺癌的金标准，病理学家通过显微镜观察穿刺组织切片来判断是否存在癌变。
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