深度学习在医学图像处理中是必不可少的，主要有以下几个原因：
自动化特征提取：深度学习可以通过自动化特征提取和分类的方式，从大量的医学图像中提取出关键的特征和模式。这使得医生和研究人员可以更快速、准确地诊断和治疗疾病。
大数据处理：医学图像的数量往往非常庞大，例如CT、MRI等图像数据，深度学习的高效性能使其能够处理这些大量的数据，并从中提取出有用的信息。
高准确率：深度学习的模型可以通过大量的医学图像训练，提高其准确率，甚至可以达到超越人类医生的水平。这可以帮助医生更加准确地进行疾病诊断和治疗。
多模态数据处理：医学图像数据通常包含不同的模态，例如MRI和CT等。深度学习可以处理和融合这些不同的模态数据，并提高医学图像处理的精度。
总之，深度学习在医学图像处理中的应用，可以提高医学图像处理的速度和精度，为疾病的早期检测、诊断和治疗提供更加准确、有效的方法。