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新的增强技术可提升 CT 和 MRI 跨域医学图像分割性能

研究人员开发了一种新颖的数据增强技术，以提高深度学习模型在医学影像 3D 脊柱分割任务中的跨模态泛化能力。该方法在未见过的 CT 和 MRI 数据集上显著提升了性能，平均 Dice 系数提升了 155%，同时保持了域内准确性。该方法还通过 GPU 优化的增强技术将训练效率提高了约 10%，并已作为开源工具箱发布，兼容 nnUNet 和 MONAI。