深度学习在腹部多器官分割方面取得进展，但鲁棒性仍是挑战。RAOS数据集包括413个CT扫描，评估模型鲁棒性和提供难以获取的器官。对几种方法进行了基准测试，评估性能和鲁棒性，并评估了RAOS与公共数据集的交叉泛化能力。该数据集为未来鲁棒性研究提供潜在基准。

深度学习在腹部多器官分割方面取得了巨大进展，但鲁棒性仍是挑战。研究者收集了413个CT扫描构建RAOS数据集，评估了性能和鲁棒性，并评估了RAOS与公共数据集的交叉泛化能力。该数据集为未来鲁棒性研究提供了潜在基准。