图像分割的目的是什么？
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在这种背景下，图像分割的目标是分析和比较各种大脑mri图像的分割方法。图像分割是一个将图像划分为多个区域或段的过程，每个区域代表特定的结构或感兴趣的区域。对于脑部mri图像来说，分割有助于识别并隔离不同的脑结构、组织或病理性变化。通过对比cnn分割、fcn分割和多模态cnn等不同方法的结果，研究人员可以评估它们在识别和划定特定脑结构或异常方面的性能和精确度，这对于疾病诊断、治疗规划以及各类神经系统疾病的监测具有重要意义。
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a1、a2和a3之间有什么区别？
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a1、a2和a3分别代表使用三种不同方法进行mri图像分割的结果。a1表示使用卷积神经网络（cnn）分割法的分割结果，a2指的是全卷积网络（fcn）分割法的分割效果，而a3则代表多模态cnn方法的分割。通过比较这三种分割结果，研究者可以评价每种方法在脑顶mri图像分割中的效能和精确度。
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病人现在的状况怎么样？
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这里的患者患有血管性认知障碍（vascular cognitive impairment，vci）。vci是指由影响大脑血管和血流供应的疾病（如中风）导致的认知功能减退。使用脑部顶部的mri图像，目的是研究并比较在vci背景下不同的分割方法。
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