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MSTT-199：用于肌肉骨骼软组织肿瘤分割的MRI数据集
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种利用迁移学习技术来纠正稀疏标注引入的采样选择错误的新方法。该方法通过稀疏和明确的标注得出高质量分类器，并采用域自适应技术来纠正稀疏采样选择错误。与完全标记数据的训练相比，该方法大大缩短了标记和训练时间，同时保持准确性。这对于建立和扩展大型标注数据库具有重要意义。
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关键要点
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提出了一种利用迁移学习技术纠正稀疏标注引入的采样选择错误的新方法。
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该方法从稀疏和明确的标注中得出高质量分类器。
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采用域自适应技术有效纠正稀疏采样选择错误。
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与完全标记数据的训练相比，标记和训练时间分别缩短了70倍和180倍以上。
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该方法在保持准确性的同时，简化了建立和扩展大型标注数据库的过程。
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这是朝着组织分类中基于学习的方法实际应用性迈出的重要一步。
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