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基于人工智能的临床评估自动分割轮廓质量的决策支持
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的自动生成轮廓质量评估方法，适用于在线适应性放射治疗。该方法在多种数据场景下准确率超过90%，显著降低了人工审查需求，提高了放射治疗的安全性和可靠性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于深度学习的自动生成轮廓质量评估方法。
- 该方法适用于在线适应性放射治疗。
- 通过贝叶斯序数分类和校准的不确定性阈值，该方法无需依赖真实轮廓或广泛手动标注。
- 该方法在多种数据场景下准确率超过90%。
- 显著减少了人工审查需求，提高了放射治疗的安全性和可靠性。
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