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基于伪三维变换的跨维度医学自监督表示学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于伪3D转换的跨维度自监督学习框架（CDSSL-P3D），可以利用2D和3D数据进行联合预训练，实现3D医学图像分析的自监督学习。实验结果表明，CDSSL-P3D在13个下游任务上表现出色，优于其他自监督学习方法。
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关键要点
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提出了一种基于伪3D转换的跨维度自监督学习框架（CDSSL-P3D）。
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CDSSL-P3D可以利用2D和3D数据进行联合预训练。
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该框架实现了3D医学图像分析的自监督学习。
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在13个下游任务上进行了广泛的实验。
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实验结果表明CDSSL-P3D表现出色，优于其他自监督学习方法。
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