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将人工智能与公民科学结合以创建增强的医学图像分割训练数据集
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究提出了一种结合人工智能与众包的方法来解决医学图像分割中高质量标注数据集短缺的问题。通过在线平台，多样化的众包标注者可以高效标记医学图像，并结合生成对抗网络技术增加合成图像，从而提高模型性能。
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关键要点
- 本研究提出结合人工智能与众包的方法，解决医学图像分割中高质量标注数据集短缺的问题。
- 通过在线平台，多样化的众包标注者可以高效标记医学图像。
- 结合生成对抗网络技术增加合成图像，提高模型性能。
- 该方法在训练数据有限的情况下显著提升了模型的表现。
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