FPN是Feature Pyramid Network的缩写，它是一种用于在医学图像处理中进行多尺度特征提取的深度学习模型。在医学图像分析中，通常需要同时考虑图像的整体和局部信息，由此产生了多尺度分析的需求。FPN可以提供多尺度特征来适应不同层次的需求，帮助医生快速准确地做出诊断。
FPN可应用于多种医学图像领域，如CT、MRI、X光等，有助于从图像中提取出有用的医学信息。例如，在CT图像分割中，FPN可以自适应地提取分割目标的不同特征，从而实现快速、准确的分割。在MRI图像分类中，FPN可以自动识别病灶所在位置的特征，并输出对应的分类结果。
总之，FPN作为一种灵活多变的深度学习架构，可以帮助医生更好地理解医学图像中的信息，并加快疾病的诊断和治疗。