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Combining multiple FDG-PET radiotherapy target segmentation methods to reduce the effect of variable performance of individual segmentation methods.

机译:结合多种FDG-PET放射治疗目标分割方法,以减少各个分割方法的可变性能带来的影响。

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摘要

Combining segmentations offers a robust approach to object segmentation in PET. Both MJV and STAPLE improved accuracy and were robust against the widely varying performance of individual segmentation methods. Differences between MJV and STAPLE are such that either offers good performance when combining volumes. Neither method requires a training dataset but MJV is simpler to interpret, easy to implement and fast.
机译:组合分割为PET中的对象分割提供了一种可靠的方法。 MJV和STAPLE都提高了准确性,并且对各个细分方法的广泛变化性能都具有很强的抵抗力。 MJV和STAPLE之间的差异使得在合并卷时两者都可以提供良好的性能。两种方法都不需要训练数据集,但是MJV易于解释,易于实现且速度很快。

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