分段架构的输入是什么？
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用于分割架构的输入是磁共振成像（mri）和计算机断层扫描（ct）资料。
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预处理的目的是什么？
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预处理的目的是标准化图像、去除噪声并过滤掉无关组件。这一步骤有助于提升输入图像的质量，使深度学习模型能够更轻松地提取出用于分割的有用特征。
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用于特征提取的模型是什么类型的？
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在分割架构中，使用深度卷积神经网络（deep convolutional neural network, dcnn）进行特征提取。dcnn是一种深度学习模型，特别擅长处理图像并为诸如分割和分类等任务提取相关特征。
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