该研究提出了一种用于CT图像中肝脏和肝脏病变联合分割的模型，该模型在肝肿瘤分割挑战赛中表现出竞争性的结果。该模型不需要使用外部数据，并提出了一个简单的单阶段模型进行端到端的训练。研究结果显示，该方法在病变分割性能和病变检测精度方面表现出色。

该研究提出了一种用于CT图像中肝脏和肝脏病变联合分割的模型，该模型在2017年的肝肿瘤分割挑战赛中表现出竞争性的结果，并且不需要使用外部数据。该方法几乎达到了顶尖的病变分割性能，并在保持高召回率的情况下实现了第二高的病变检测精度。

该研究提出了一种用于CT图像中肝脏和肝脏病变联合分割的模型，该模型在2017年的肝肿瘤分割挑战赛中表现出竞争性的结果，不需要使用外部数据，并且实现了高召回率和病变检测精度。