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有损压缩对基于深度学习的3D医学图像分割的影响
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内容提要
本研究解决了3D医学图像处理中有损压缩的问题。实验显示，CT和MRI数据可在不影响分割质量的情况下实现最多20倍压缩。深度神经网络模型能准确预测压缩与未压缩数据的差异，确保质量无损。
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关键要点
- 本研究解决了3D医学图像处理中有损压缩的问题。
- 实验显示CT和MRI数据可在不影响分割质量的情况下实现最多20倍压缩。
- 深度神经网络模型能准确预测压缩与未压缩数据的差异，确保质量无损。
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