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Weakly Supervised Learning Method for Pulmonary Segmentation Based on Bronchovascular Tree
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内容提要
本研究提出了一种解剖层次监督学习（AHSL）方法，旨在解决肺部分割中因边界不明显而导致的像素级标注困难。实验结果表明，该方法有效提升了分割精度和边界平滑度，为癌症定位和手术规划提供了支持。
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关键要点
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本研究提出了解剖层次监督学习（AHSL）方法。
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AHSL方法旨在解决肺部分割中因边界不明显导致的像素级标注困难。
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该方法基于支气管血管树的精确临床解剖定义进行分割。
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实验结果表明，AHSL方法有效提升了分割精度和边界平滑度。
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研究为癌症定位和手术规划提供了重要支持。
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