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PrPSeg：全景肾脏病理分割的通用命题学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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MEDPSeg，能够预测肺部、气道、肺动脉和肺病变。
- 该方法结合了6000多个不同格式的手动和自动标签的CT扫描，使用多任务学习和多态训练。
- 在地面玻璃浑浊度和病变分割方面取得了最先进的性能。
- 提供了一个开源实现，具有图形用户界面。
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