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Data-Centric Learning Framework for Real-Time Detection of Aiming Beams in Fluorescence Lifetime Imaging Guided Surgery
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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
本研究提出了一种数据中心方法，以提高荧光寿命成像（FLIm）在手术中的实时检测精度。通过实例分割模型，检测准确性和鲁棒性显著提升，手术视频中的中位检测率达到85%，增强了实时图像引导的可靠性。
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关键要点
- 本研究提出了一种数据中心方法，以提高荧光寿命成像（FLIm）在手术中的实时检测精度。
- 通过采用实例分割模型，检测的准确性和鲁棒性显著提升。
- 手术视频中的中位检测率达到85%，增强了实时图像引导的可靠性。
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