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MIST：一种简单且可扩展的端到端三维医学图像分割框架
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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
本文利用多专家注释来提高模型对新医生的适应性，并在MRI脑分割任务上进行了试验，结果表明模型在新医生上的适用性得到有效增强。
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关键要点
- 医学图像分割在医学图像分析中起着关键作用。
- 主流的医学图像分割方法基于深度神经网络，训练医生生成的注释掩膜数据集。
- 不同医生生成的注释掩膜可能存在差异。
- 本文利用多专家注释来提高模型对新医生的适应性。
- 在MRI脑分割任务上进行了试验，结果表明模型适用性得到有效增强。
- 只使用新医生提供的几个注释进行轻量级微调后，模型适用性显著提高。
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