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通过结合术前CT和术中CBCT的合成数据改善分割的初步研究
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内容提要
本研究提出了一种多模态学习方法，结合术前CT与术中CBCT，有效解决术中图像伪影导致的分割精度问题。实验结果表明，该方法在18种设置中显著提升了分割性能，具有潜在应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了一种多模态学习方法，结合术前CT与术中CBCT。
- 该方法有效解决了术中CBCT图像因伪影导致的分割精度问题。
- 在扫描对齐不完美的情况下，该方法能够改善分割效果。
- 实验结果显示，在20种设置中，有18种的分割性能显著提升。
- 该方法展示了潜在的应用价值。
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