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通过领域注意力的 CT 强健肺气肿百分比定量：多族裔动脉硬化研究 (MESA) 肺部研究
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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方法在通过CT对肺部疾病进行自动分割的潜力。研究使用多态训练优化了一个网络，结合6000多个手动和自动标签的CT扫描，开发了一种用于肺部、气道、肺动脉和肺病变分割的端到端方法。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肺部疾病自动分割中的潜力。
- 研究使用多态训练优化网络，解决手动分割大型CT数据库的困难。
- 结合6000多个手动和自动标签的CT扫描，开发了MEDPSeg端到端方法。
- MEDPSeg用于肺部、气道、肺动脉和肺病变的分割，取得了最先进的性能。
- 在地面玻璃浑浊度和病变分割方面表现突出，尤其是在有限手动注释的情况下。
- 提供了开源实现，包含图形用户界面的链接。
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