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MLN-net：一种多源医学图像分割方法，用于聚簇微钙化的多层规范化
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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
该文介绍了一种名为MLN-net的新型框架，能够准确地分割多源图像中的聚集性微钙化。通过源域图像增强方法生成多源图像以改善泛化性，使用多层归一化结构构建分割网络，并设计了一个分支选择策略来衡量源域数据与目标域数据的相似度。实验证明MLN-net在不同领域中能够准确地分割聚集性微钙化，并且分割准确度超过了最先进的方法。
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关键要点
- 提出了一种名为MLN-net的新型框架。
- MLN-net能够在只使用单一来源图像的情况下准确分割多源图像中的聚集性微钙化。
- 通过源域图像增强方法生成多源图像以改善泛化性。
- 使用多层归一化结构构建分割网络。
- 设计了一个分支选择策略来衡量源域数据与目标域数据的相似度。
- 大量实验证明MLN-net在不同领域中能够准确分割聚集性微钙化。
- MLN-net的分割准确度超过了最先进的方法。
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