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摘 要：深度学习技术的广泛应用有力推动了医学图像分析领域的发展，然而大多数深度学习方法通常假设训练集和测试集是独立同分布的，这个假设在模型临床部署时很难保证实现，因此常出现模型性能下降、场景泛化能力不强的困境。基于深度学习的域自适应技术是提升模型迁移能力的主流方法，其目的是使在一个数据集上训练的模型能够在另一个没有或只有少量标签的数据集上也获得较好结果。（剩余35704字）
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基于深度学习的医学图像分析域自适应研究
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