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视觉基础模型是否增强了医学图像分割中的领域泛化能力？
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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
本文综述了医学图像分析在医学和医疗中的重要性以及深度学习对其发展的贡献。重点介绍了领域泛化研究的数据级、特征级、模型级和分析级方法，并分析了各种方法的优缺点和未来研究机会。
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关键要点
- 医学图像分析在疾病诊断、预测和治疗计划中至关重要。
- 深度学习对医学图像分析的发展贡献显著。
- 医学图像分析中的深度学习模型面临分布偏移问题，影响泛化能力。
- 领域泛化研究分为数据级、特征级、模型级和分析级方法。
- 不同领域泛化方法在医学图像分析工作流程的各个阶段中应用。
- 文章分析了各种领域泛化方法的优缺点及未来研究机会。
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