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介绍了一种名为全景肾脏病理分割 (PrPSeg) 的新型通用命题学习方法，通过整合广泛的肾脏解剖学知识，全面地分割肾脏内的全景结构，并提出了肾脏病理的综合通用命题矩阵设计、基于标记图像分割的动态头算法架构和衡量肾脏内物体间关系的解剖损失函数。

COVID-19大流行病反应凸显了深度学习在CT扫描中自动分割肺部疾病的潜力。研究开发了一种端到端方法，能够预测肺部、气道、肺动脉和肺病变，并在地面玻璃浑浊度和病变分割方面取得了最先进的性能。提供了开源实现。