本研究提出了一种综合方法FP-PET,用于医学图像分割,利用多种机器学习模型实现最先进的分割性能。文章引入了综合评估指标,结合了Dice分数、FPV和FNV,提供了模型有效性的全面衡量。研究还讨论了与模型训练相关的计算挑战和解决方案,以及预处理和后处理技术,为高级医学图像分割提供了有价值的见解。
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