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早产儿小点白质病变的分割：反事实生成学习的推动
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种结合反事实推理和脑组织分割辅助任务的深度学习框架（DeepPWML），用于准确分割点状白质病变。该框架通过学习点状白质病变的细粒度定位和形态学表示来实现精确的定位和分割。
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关键要点
- 准确分割点状白质病变是相关发育障碍的及时诊断和治疗的基础。
- 提出了一种结合反事实推理和脑组织分割辅助任务的深度学习框架（DeepPWML）。
- DeepPWML通过学习点状白质病变的细粒度定位和形态学表示来实现精确的定位和分割。
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