深度证据融合下的多模态医学图像分割与不确定性量化及上下文折扣

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

基于深度学习和 Dempster-Shafer 理论的多模式医学图像分割的融合框架，在考虑了每个单模态图像在分割不同对象时的可靠性的情况下，通过背景折扣操作对每个模态的证据进行合并，从而达到最终决策。与现有方法相比，实验结果表明我们的方法在准确性和可靠性方面表现优异。

该文介绍了一种基于深度学习和Dempster-Shafer理论的多模式医学图像分割的融合框架，实验结果表明该方法表现优异。

Dempster-Shafer理论 医学图像分割 可靠性 深度学习 融合框架
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