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基于多尺度嵌套残差U-Net的肺CT多阶段气道分割
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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
本研究提出了AeroPath数据集，包含27个CT图像，涵盖从气肿到大肿瘤的病理。研究还开发了一种多尺度自动气道分割方法，能够有效处理各种异常情况，并已公开数据集和应用程序。
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关键要点
- 本研究提出了AeroPath数据集，包含27个CT图像，病理范围从气肿到大肿瘤。
- 数据集包括相应的气管和支气管标注。
- 研究开发了一种多尺度融合设计的自动气道分割方法。
- 该方法在ATM'22数据集上进行了训练和测试，并与竞争性开源方法进行了评估。
- 结果表明，该方法能够正确分割包括有挑战性的病理范围的患者，并处理至少第五代气道的各种异常情况。
- AeroPath数据集和网络应用程序已公开提供。
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