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白质高信号分割的不确定性量化：检测隐性故障并提高自动Fazekas量化
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对白质高信号（WMH）分割中的不确定性问题，提出了一种结合随机分割网络与深度集成的方法，以提高分割准确性和Fazekas评分分类性能。
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关键要点
- 本研究针对白质高信号（WMH）分割中的不确定性问题。
- 研究重点是形状、位置和边界模糊等因素导致的挑战。
- 提出了一种结合随机分割网络与深度集成的方法。
- 该方法提高了WMH分割的准确性。
- 利用改进的分割信息提升Fazekas评分分类性能。
- 显著改善了分类模型的准确性和可信度。
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