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MLV$^2$-Net: Rater-Based Majority-Label Voting for Consistent Meningeal Lymphatic Vessel Segmentation
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内容提要
本研究提出了MLV$^2$-Net模型，旨在解决脑膜淋巴管手动分割中的评估者间变异性问题。通过新的训练方案和集成策略，显著提高了分割准确性，最终模型在与人类标准比较中达到了Dice系数0.806，并成功复制了与年龄相关的MLV体积关联。
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关键要点
- 本研究提出了MLV$^2$-Net模型，旨在解决脑膜淋巴管手动分割中的评估者间变异性问题。
- 通过新的评估者意识训练方案和基于评估者的集成策略，显著提高了nnU-Net模型在MLVs分割中的准确性和一致性。
- 最终模型MLV$^2$-Net在与人类参考标准的比较中，达到了Dice相似性系数0.806。
- 模型成功复制了与年龄相关的MLV体积关联。
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