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脑疾病诊断中的跨模态领域自适应：基于最大均值差异的卷积神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习在医学影像数据分析中取得成功。领域适应是解决不同扫描仪数据差异的有效方法。本综述重点研究基于深度学习的医学图像分割领域适应方法，介绍动机、应用和挑战，并展望未来研究趋势。目标是为研究人员提供最新参考文献。
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关键要点
- 深度学习在医学影像数据分析中取得显著成功。
- 领域偏移导致深度学习模型在不同扫描仪数据上泛化能力差。
- 领域适应旨在减少医学影像应用中的领域差距。
- 综述重点研究基于深度学习的医学图像分割领域适应方法。
- 介绍领域适应的动机和背景知识。
- 全面回顾医学图像分割中领域适应的应用。
- 讨论领域适应在医学图像分割中的挑战和局限性。
- 展望未来研究趋势，促进领域适应方法学发展。
- 目标是为研究人员提供最新参考文献。
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