2024年国际模式识别大会关于多发性硬化病灶分割的竞赛——方法与结果

 原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。发表于：。

本研究针对多发性硬化病灶分割中的挑战，通过举办ICPR 2024比赛，提出了一种自动分割MRI扫描中病灶的方法。研究提供了一个新颖的标注数据集，成果显示该算法在无用户干预的情况下，能够有效且稳健地检测不同时间点的病灶，推动了相关方法的发展。

研究提出了一种自动分割多发性硬化病灶的MRI扫描方法，利用新标注数据集和卷积神经网络技术，实现无需用户干预的稳健检测。该方法结合领域适应性、注意力机制和联邦学习，提升了分割精度和鲁棒性，为多发性硬化症的监测和诊断提供了新工具。

MRI 卷积神经网络 多发性硬化 模式识别 联邦学习 自动分割
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