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FIESTA: 基于傅里叶变换的不确定性引导下的语法增强方法，用于提升医学图像分割的领域通用性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于Fourier的语义增强方法FIESTA，通过操纵频率域中的振幅和相位组件来增强医学图像分割的基本目标。实验结果显示，FIESTA在分割性能上超过了最近的最先进的单源域通用方法，并显著促进了模型在医学成像模态中的适用性。
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关键要点
- 提出了一种基于Fourier的语义增强方法FIESTA。
- FIESTA通过操纵频率域中的振幅和相位组件来增强医学图像分割的基本目标。
- 利用不确定性指导增强过程，引入相关变化。
- 使用相位光谱确保结构的一致性。
- FIESTA使用先验不确定性优化增强过程，提高模型适应多样化增强数据的能力。
- 在三种跨领域场景的大量实验中，FIESTA在分割性能上超过了最先进的单源域通用方法。
- FIESTA显著促进了模型在医学成像模态中的适用性。
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