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MEDDAP：通过多样化增强流程来增强医疗数据集

通过结合稳定扩散模型和超声波应用的精调方法，MEDDAP 管道能够扩充现有的小数据集，并生成具有信息量的标记样本，同时 USLoRA 方法在稳定扩散模型中实现选择性精调权重以提高数据集多样性，并在处理未知数据集时表现出卓越性能。

本文提出了一种新的数据有效的多域医学图像分割方法，结合了特征先验匹配和域对抗训练。在公共多模态心脏图像分割数据集上评估，该方法胜过现有技术。对先验匹配和域对抗训练进行了消融研究。

域对抗训练 多域医学图像分割 心脏图像分割 数据有效 数据集 特征先验匹配

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