本研究提出了MLV$^2$-Net模型，旨在解决脑膜淋巴管手动分割中的评估者间变异性问题。通过新的训练方案和集成策略，显著提高了分割准确性，最终模型在与人类标准比较中达到了Dice系数0.806，并成功复制了与年龄相关的MLV体积关联。