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肝臟腫瘤嚴(yán)重危害著全人類的生命健康。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，涌現(xiàn)了許多使用腹部計(jì)算機(jī)斷層掃描（computed tomography,CT）圖像進(jìn)行肝臟腫瘤分割的深度學(xué)習(xí)方法，這些方法的應(yīng)用對于臨床上實(shí)現(xiàn)肝臟腫瘤的計(jì)算機(jī)輔助診斷具有十分重要的意義。為此，本文對深度學(xué)習(xí)方法在肝臟腫瘤CT圖像分割中的應(yīng)用進(jìn)行了歸納，將各種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks,CNN）分為二維（two-dimensional,2D）、三維（three-dimensional,3D）和2.5維（2.5-dimensional,2.5D）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外，本文總結(jié)了各類網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)以及改進(jìn)方法，為深度學(xué)習(xí)在肝臟腫瘤分割中的應(yīng)用提供了有益參考。