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评级人的可变性与基于深度学习的脊旁肌分割的固有不确定性和认识不确定性的关系研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了评分者不一致性对模型不确定性的影响，并比较了UNet和TransUNet在标签融合策略和模型不确定性上的差异。通过多类椎旁肌分割案例，揭示了评分者不一致性与不确定性之间的相互作用。
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关键要点
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研究评分者不一致性对模型不确定性的影响。
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比较UNet和TransUNet在标签融合策略上的差异。
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使用多类椎旁肌分割案例进行研究。
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揭示评分者不一致性与模型不确定性之间的相互作用。
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采用测试时数据增强、测试时dropout和深度集成等方法进行评估。
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