mscd-unet的目的是什么？
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mscd-unet是一种创新的全卷积神经网络（fcnn），专为脑部分割设计。它基于3d unet架构，结合了我们提出的特征信息提取器（mp和mdp）。该网络的目标是通过处理和分析多模态（t1、t2-flair、t1_ir）的输入数据，精确地分割医学影像（如mri扫描）中大脑的不同区域。这有助于更深入理解大脑结构，并识别任何异常或病理变化。
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输入样本是什么？
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mscd-unet的输入样本是三个大小为32×32×32的切片，它们从t1、t2-flair和t1_ir三种不同的mri模态中随机裁剪，具有相同的中心点。这些输入样本带有对应的位置信息，这有助于网络精确处理和分析数据，进行脑部分割。
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多元输出模块的作用是什么？
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mscd-unet架构中的多分支输出模块在mdp（多尺度池化）操作后，对于整合来自不同尺度的信息至关重要。通过在每个尺度上结合多个分支的输出，网络能够有效地捕获和融合来自各种空间分辨率的特征，从而提升分割性能。这使得mscd-unet能够更妥善地处理脑部图像中复杂多样的结构。
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