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    CARE2024——真实世界医学图像的综合分析与计算之LAScarQS++

    许多用于医学图像分析的基础模型,例如分段任意模型(SAM),已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而,它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如,针对变形较大的器官(即心脏和肝脏)的特定图像对分析提出了更大的挑战。首先,呼吸运动和心脏搏动引起的错位增加了对这些数据进行联合分析的复杂性。其次,现实世界医学图像的不均匀性带来了挑战,包括模态的多样性和来自不同中心的收集引起的分布变化。第三,对于这些基础模型来说,处理不规则的 ROI(例如病变或疤痕)可能更具挑战性,因为它们的尺寸可能非常小且形状不规则。因此,开发有效且高效的迁移学习方法来充分利用这些基础模型进行现实世界的医学图像分割具有重要价值。

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    CARE2024——真实世界医学图像的综合分析与计算之WHS++

    许多用于医学图像分析的基础模型,例如分段任意模型(SAM),已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而,它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如,针对变形较大的器官(即心脏和肝脏)的特定图像对分析提出了更大的挑战。首先,呼吸运动和心脏搏动引起的错位增加了对这些数据进行联合分析的复杂性。其次,现实世界医学图像的不均匀性带来了挑战,包括模态的多样性和来自不同中心的收集引起的分布变化。第三,对于这些基础模型来说,处理不规则的 ROI(例如病变或疤痕)可能更具挑战性,因为它们的尺寸可能非常小且形状不规则。因此,开发有效且高效的迁移学习方法来充分利用这些基础模型进行现实世界的医学图像分割具有重要价值。

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    CARE2024——真实世界医学图像的综合分析与计算之LiQA

    许多用于医学图像分析的基础模型,例如分段任意模型(SAM),已经发布并被证明在多种任务中是有用的。然而,它们对现实世界医学成像数据的有效性尚未得到探索。例如,针对变形较大的器官(即心脏和肝脏)的特定图像对分析提出了更大的挑战。首先,呼吸运动和心脏搏动引起的错位增加了对这些数据进行联合分析的复杂性。其次,现实世界医学图像的不均匀性带来了挑战,包括模态的多样性和来自不同中心的收集引起的分布变化。第三,对于这些基础模型来说,处理不规则的 ROI(例如病变或疤痕)可能更具挑战性,因为它们的尺寸可能非常小且形状不规则。因此,开发有效且高效的迁移学习方法来充分利用这些基础模型进行现实世界的医学图像分割具有重要价值。

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    CSS命名规范

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