深度学习在腹部多器官分割中取得进展，但在复杂情况下的鲁棒性仍有挑战。RAOS数据集收集了413名患者的CT扫描，涵盖不同诊断和切除情况，可作为评估模型鲁棒性的基准。研究对多种方法进行测试，分析其性能，为未来研究提供参考。

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。研究者使用413个CT扫描构成的RAOS数据集评估了模型的性能和鲁棒性，并进行了交叉泛化能力评估。该数据集可作为未来鲁棒性研究的基准。

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。

该研究介绍了腹部多器官分割在计算机断层扫描中的重要性和深度学习方法的应用。研究使用基于转换器的模型，展示了其在腹部多器官分割中的可行性和结果表现。

该研究介绍了深度学习在计算机断层扫描中腹部多器官分割的应用，使用基于转换器的模型，并以竞赛中的大量样本为基础，展示了转换器模型在此方面的可行性及结果表现。

提出了一种名为Slice Shift UNet (SSH-UNet)的新型二维模型，通过移动部分特征图重新融合被2D卷积忽视的第三个维度。验证了该方法在多模态腹部多器官分割和除颅骨外多图谱标记数据集中的有效性，表明SSH-UNet在性能上与最先进的架构相媲美，且更高效。