这是一份适用于医学影像分割场景的 U 型网络（类似 U-Net）结构示意图模板，支持多期影像输入的模型架构绘制。模板清晰展示了从多期医学影像输入、下采样编码、瓶颈层处理到上采样解码的完整流程，包含卷积、池化、上采样、跳跃连接、Dropout、Softmax 等核心组件的符号化表示，可直接用于深度学习模型架构的可视化呈现。该模板的适用人群包括医学影像算法研发人员、深度学习工程师、医学 AI 研究者、计算机视觉方向研究生与 AI 辅助诊断开发团队；广泛应用于医疗影像分割、医学 AI 模型设计、计算机视觉研究、AI 辅助诊断开发、学术论文绘图等领域。典型使用场景包括医学影像分割论文模型图绘制、深度学习模型架构文档编写、AI 辅助诊断系统方案设计、教学演示用模型结构展示与算法项目汇报材料制作。通过模块化、分层的绘图逻辑，能够直观呈现复杂的深度学习模型流程，提升技术沟通与展示效率。本模板由万兴图示制作，支持自由调整网络深度、通道数、模块符号与配色，适配不同结构的医学影像分割网络绘制需求。