本研究提出了FP-PET,一种综合方法,用于医学图像分割,利用多种机器学习模型实现了最先进的分割性能,并引入了综合评估指标来全面衡量模型有效性。同时讨论了与模型训练相关的计算挑战和解决方案,以及预处理和后处理技术来优化分割输出,为医学图像分割提供了有价值的见解。
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