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Self-Training-Based 3D Universal Lesion Detection and Tagging in CT
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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
本研究提出了一种自我训练的管道，用于在CT图像中实现三维病灶的检测与标记。该方法有效解决了深度学习中病灶检测不全面及类别不平衡的问题。VFNet模型在仅使用30%数据时，检测效果与全数据集相当，显示出良好的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种自我训练的管道，用于在CT图像中实现三维病灶的检测与标记。
- 该方法有效解决了深度学习中病灶检测不全面及类别不平衡的问题。
- VFNet模型在仅使用30%数据时，检测效果与全数据集相当，显示出良好的应用潜力。
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