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摘 要： 研究蝶鞍的形态变化及生长规律对于口腔医生获取额外诊断信息具有重要意义。本文开发并评估了一个基于深度学习的蝶鞍自动分割模型。实验将包含400张头颅侧位片的数据集随机划分成两个子集，其中360张图像作为训练集来训练蝶鞍的自动分割网络U-net，40张图像作为测试集来测试模型的分割性能。（剩余7260字）
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基于深度学习的蝶鞍自动分割研究
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