本研究提出了FP-PET，一种综合方法，用于医学图像分割，利用多种机器学习模型实现了最先进的分割性能，并引入了综合评估指标来全面衡量模型有效性。同时讨论了与模型训练相关的计算挑战和解决方案，以及预处理和后处理技术来优化分割输出，为医学图像分割提供了有价值的见解。

本研究提出了一种综合方法FP-PET，用于医学图像分割，针对CT和PET图像。采用多种机器学习模型，包括STUNet-large、SwinUNETR和VNet，实现最先进的分割性能。引入综合评估指标，结合Dice分数、FPV和FNV，提供模型有效性的全面衡量。探讨了与模型训练相关的计算挑战和解决方案，以及预处理和后处理技术，包括高斯加权方案和形态学操作，以进一步优化分割输出。

本研究提出了一种综合方法FP-PET，用于医学图像分割，利用多种机器学习模型实现最先进的分割性能。文章引入了综合评估指标，结合了Dice分数、FPV和FNV，提供了模型有效性的全面衡量。研究还讨论了与模型训练相关的计算挑战和解决方案，以及预处理和后处理技术，为高级医学图像分割提供了有价值的见解。