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深度学习在前列腺癌诊断中的应用：mpMRI 分割与分类研究
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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
本文介绍了一种基于深度学习的MicroSegNet方法，用于自动化、快速、准确地分割微型超声图像上的前列腺。该方法使用了多尺度注释引导变压器UNET模型，取得了比现有方法更好的结果，并提供了代码与数据集。
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关键要点
- 提出了一种基于深度学习的MicroSegNet方法
- 用于自动化、快速、准确地分割微型超声图像上的前列腺
- 使用多尺度注释引导变压器UNET模型
- 能够更好地处理前列腺、膀胱和尿道的艺术品和不清晰的图像区域
- 取得了比现有分割方法更好的结果
- 提供了代码与数据集
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