随着网络结构的迅速发展,卷积神经网络(CNN)在图像分析领域已成为一种领先的机器学习工具。因此,基于CNN的语义分割也已成为医学图像理解中的一项关键高级任务。本文综述了基于CNN的语义分割在医学图像领域中的研究进展,回顾了多种经典的语义分割方法及其架构变化,并重点介绍了它们在该领域的贡献和意义。在此基础上,进一步总结和讨论了它们在一些重要的生理与病理解剖结构分割中的应用。最后,本文讨论了语义分割在医学图像领域应用将遭遇的挑战和潜在发展方向。