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量化年龄和性别人口变化对腹部器官分割的影响
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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
深度学习在腹部多器官分割方面取得进展，但鲁棒性仍是挑战。RAOS数据集包括413个CT扫描，评估模型鲁棒性和提供难以获取的器官。对几种方法进行了基准测试，评估性能和鲁棒性，并评估了RAOS与公共数据集的交叉泛化能力。该数据集为未来鲁棒性研究提供潜在基准。
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关键要点
- 深度学习在腹部多器官分割方面取得了进展，但鲁棒性仍是挑战。
- RAOS数据集包括413个CT扫描，涵盖诊断、放疗、部分切除和完全切除三个临床组。
- RAOS数据集可作为评估模型鲁棒性的潜在基准，并提供难以获取的器官。
- 对几种最先进的方法进行了基准测试，评估性能和鲁棒性。
- 评估了RAOS与三个公共数据集之间的交叉泛化能力。
- 该数据集和综合分析为未来鲁棒性研究提供了潜在基准。
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