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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用基于3D nnU-Net的深度学习方法进行医学图像分割，并与传统2D和循环分割方法进行比较。测试结果显示该方法在时序一致性和跨数据集泛化性方面具有优势，有望成为临床工具的首选。
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关键要点
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本研究提出了基于3D nnU-Net的深度学习方法用于医学图像分割。
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作者比较了3D nnU-Net与传统2D和循环分割方法的性能。
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该方法在新的私人数据集CARDINAL上进行了测试。
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测试结果显示该方法在时序一致性和跨数据集泛化性方面具有优势。
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3D nnU-Net有望成为临床工具的首选。
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