MLV$^2$-Net：基于评估者的多数标签投票法用于一致的脑膜淋巴管分割

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本研究针对脑膜淋巴管手动分割中的评估者间变异性问题，提出了新的训练方案和集成策略，显著提升了nnU-Net模型的分割准确性，最终模型MLV$^2$-Net的Dice系数达到了0.806。

Dice系数 nnU-Net 手动分割脑膜淋巴管评估者间变异性

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