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医学图像分析领域广义化综述
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
医学图像分析是计算机辅助诊断系统中的关键工具，近年来随着深度学习的进步而崭露头角。本文综述了医学图像域泛化的重要发展，包括域偏移和医学领域域泛化的定义、相关设置的讨论、最近的方法以及常用的数据集。还提出了一些未来的研究课题。
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关键要点
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医学图像分析是计算机辅助诊断系统中的关键工具。
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深度学习的进步使医学图像分析在近年来崭露头角。
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域偏移问题导致训练良好的深度模型在不同医学站点、模态和序列上性能下降。
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医学图像域泛化旨在解决域偏移挑战，通过在未知数据分布中有效泛化和鲁棒执行。
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本文综述了域偏移和医学领域域泛化的定义及相关设置。
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从数据操作、特征表示和模型训练三个角度总结了最近的方法。
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详细介绍了每个角度的一些算法。
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介绍了常用的数据集。
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总结了现有文献并提出未来的潜在研究课题。
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创建了一个 GitHub 项目以收集相关资源。
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