MSTT-199：用于肌肉骨骼软组织肿瘤分割的MRI数据集
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了肌肉骨骼软组织肿瘤分割中的临床专业知识缺乏问题，并提出了一个包含199个病例的MRI数据集，用于训练自动分割模型。研究发现，该模型在公开数据集上的Dice分数达到0.79，体现了数据集的多样性与实用性，尽管在纤维肿瘤和血管肿瘤的分割上表现有所欠缺。
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。
