MCP通过与大语言模型（LLM）协作，提高了工具调用的灵活性和效率，解决了函数调用的热插拔问题，实现了工具的动态集成，减少了开发迭代次数。同时，MCP协议简化了工具的获取和执行过程，增强了LLM与现有系统的整合能力。
本研究提出了一种新方法来提高PET/CT图像中转移性病变分割的质量，通过调整数据增强方案和实施动态集成和测试时增强策略来改善分割精度和预测速度。该方法在多追踪剂和多机构环境下表现出色，具有广泛的应用潜力。
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