本文探讨了一种基于贝叶斯全卷积神经网络的脑分割质量控制方法，利用模型不确定性进行有效的蒙特卡罗采样，生成体素级不确定性图。研究提出了多种不确定性估计方法，应用于医学图像的病变检测和分割，提升了诊断准确性，增强了深度学习模型在医学图像分析中的稳健性和信任度。