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SIRE: 利用图神经网络进行尺度不变、旋转等变性的动脉方向估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于半监督域自适应的脑血管分割方法，该方法通过图像转换和语义分割，在异构数据间实现自适应，有效提升了模型训练的效率和稳定性，并缩小了不同模态间的性能差距。
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关键要点
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介绍了一种基于半监督域自适应的脑血管分割方法。
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该方法通过图像转换和语义分割实现自适应。
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有效提升了模型训练的效率和稳定性。
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缩小了不同模态间的性能差距。
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在同源领域取得最佳性能与目标领域8.9%的Dice值差距。
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具有可靠的脑血管图像分割潜力。
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