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基于混合模态专家的脑损伤分割基础模型
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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
我们提出了一个通用基础模型，用于自动分割不同类型和不同成像模态数据的脑病变。通过多模态专家混合框架和分层门控网络，将专家预测结果相结合。引入课程学习策略，避免专家网络的退化。在九个数据集上评估，结果表明模型优于最先进的通用模型并具有良好的泛化性能。
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关键要点
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提出了一个用于三维脑病变分割的通用基础模型。
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模型能够自动分割不同类型和不同成像模态数据的脑病变。
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设计了新颖的多模态专家混合框架，利用多个专家网络处理不同成像模态。
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使用分层门控网络将专家预测结果相结合。
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引入课程学习策略以避免专家网络的退化并保留其专业化。
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在九个脑病变数据集上评估，涵盖五种成像模态和八种病变类型。
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结果表明模型优于最先进的通用模型并具有良好的泛化性能。
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