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基于可变元数据的前列腺病变检测的分离条件对比学习
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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U-Net的tU-Net网络，利用未经注释的多视图数据改善前列腺分割。该方法提高了分割准确度，同时在缺少视图时具有灵活性。
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关键要点
- 提出了一种基于U-Net的tU-Net网络
- tU-Net网络利用未经注释的多视图数据改善前列腺分割
- 该方法在分割准确度上显示出统计上的改进
- 在缺少视图的情况下，tU-Net提供了灵活性
- 表明通过对比学习利用未经注释的多视图数据的可行性
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