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使用 YOLO v7 在磁共振成像中检测肾脏：一种有监督对比学习
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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
本文介绍了一种使用深度学习方法的肾脏异常分割方法，通过训练215例胸腹部增强CT扫描，实现了肾脏异常和肾脏实质的准确分割。最佳模型在测试集中表现优异，超过了人眼观察者的分数，显示了计算机化方法在肾脏异常分割中的潜力。
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关键要点
- 提出了一种使用深度学习的肾脏异常分割方法。
- 该方法帮助临床医生识别和量化肾脏异常，如囊肿、病变、肿块等。
- 通过训练215例胸腹部增强CT扫描实现了肾脏异常的准确分割。
- 最佳模型在测试集中表现优异，Dice分数超过人眼观察者。
- 显示了计算机化方法在肾脏异常分割中的潜力。
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