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在实习期间，您将通过广泛的验证协议评估 Glioseg 的稳健性，其中包括分析管道中使用的各个分割模型的输出，并探索各种标签融合策略以组合这些输出。目标是实施和比较几种融合策略（从简单到更高级的策略），并找到提高分割准确性的最佳策略。在评估阶段，您将使用来自胶质瘤患者的扫描的保留数据集，其中将提供两位专家评估者的分割结果。这项工作将有助于提高管道的稳健性，并可能为脑肿瘤分析带来更好的临床应用。对于这个项目，拥有一些基本的 Python 编程和深度学习经验很重要。
glioseg 的验证：实现稳健的胶质瘤分割
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