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摘要：針對深度學(xué)習(xí)圖像分割模型在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的性能局限性，研究數(shù)據(jù)增強(qiáng)、損失函數(shù)優(yōu)化和模型結(jié)構(gòu)創(chuàng)新對分割效果的提升作用。選用U-Net架構(gòu)，基于BraTS數(shù)據(jù)集開展腦腫瘤分割仿真實(shí)驗(yàn)并引入多種優(yōu)化策略，包括CutMix、Dice Loss與Cross-Entropy Loss組合，以及Attention機(jī)制，通過遷移學(xué)習(xí)驗(yàn)證優(yōu)化策略的泛化能力。（剩余5762字）
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基于U-Net的深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像分割優(yōu)化策略研究
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