BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-12-11T00:00:00Z DG-TTA: 领域泛化和测试时间适应的医学图像分割 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 深度学习在医学影像数据分析中取得成功，但领域偏移导致模型泛化能力差。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、回顾应用，并讨论挑战、局限性和未来研究趋势，为研究人员提供参考文献。 🏷️ 标签 医学图像分割 医学影像数据分析 模型泛化能力 深度学习 领域偏移 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
