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Article summary:
1. 本文介绍了一种基于局部和全局信息同步学习的多分支分割网络的新型医学图像分割方法。该方法利用U-net卷积网络进行生物医学图像分割，通过同时学习局部和全局信息来提高分割准确性。
2. 文章引用了一篇关于U-net卷积网络在生物医学图像分割中的应用的研究，该研究已被引用38242次，证明了U-net在医学图像分割领域的重要性。
3. 文章还介绍了另一种嵌套U-net架构（Unet++）用于医学图像分割的方法。这种架构通过将多个U-net模块嵌套在一起来提高分割效果。
Article analysis:
根据提供的信息，无法对文章进行详细的批判性分析。提供的内容只包括文章的参考文献和一些链接，没有提供文章的摘要、关键词或正文内容。因此，无法确定文章是否存在潜在偏见、片面报道、无根据的主张、缺失的考虑点、所提出主张的缺失证据、未探索的反驳、宣传内容等问题。
要进行批判性分析，需要对文章的具体内容进行评估，并结合相关领域的知识和其他研究结果来判断其可靠性和科学性。