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具有不确定性量化的肝脏肿瘤分割的各向异性混合网络
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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
该研究提出了一种用于CT图像中肝脏和肝脏病变联合分割的模型，该模型在2017年的肝肿瘤分割挑战赛中表现出竞争性的结果，不需要使用外部数据，并且实现了高召回率和病变检测精度。
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关键要点
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提出了一种用于CT图像中肝脏和肝脏病变联合分割的模型。
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该模型利用两个全卷积网络并置并端对端联合训练。
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在2017年MICCAI肝肿瘤分割挑战赛中表现出竞争性的结果。
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模型不需要使用外部数据，提出了一个简单的单阶段模型进行端到端的训练。
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方法几乎达到了顶尖的病变分割性能，保持高召回率的同时实现了第二高的病变检测精度。
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