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1 在医学图像分割中，U-Net架构的主要优势是什么？

🩺

医学图像分割示意图：U-Net架构在有限数据下表现优异

A. 处理高分辨率图像时内存效率高

B. 在有限标注数据下表现优异

C. 训练速度比传统CNN快10倍

D. 不需要预处理医学图像

2 以下哪种损失函数在医学图像分割中常用于处理类别不平衡问题？

📊

损失函数对比：Dice损失函数在处理不平衡数据时表现良好

A. 均方误差损失

B. Dice损失函数

C. 交叉熵损失

D. 绝对误差损失

3 在脑肿瘤MRI图像分割中，哪个区域通常是最难准确分割的？

🧠

脑部MRI图像：显示肿瘤核心、增强区域和水肿区域

A. 肿瘤核心区域

B. 肿瘤增强区域

C. 肿瘤水肿区域

D. 健康脑组织区域

4 对于CT图像中的肝脏分割，最大的挑战通常是什么？

🫀

腹部CT扫描：肝脏与周围器官对比度低，边界模糊

A. 肝脏与周围器官对比度低

B. CT图像分辨率不足

C. 肝脏形状在不同患者中变化不大

D. 肝脏通常是腹部最大的器官

5 在医学图像分割中，数据增强的主要目的是什么？

🔬

数据增强技术：旋转、缩放、翻转增加训练数据多样性

A. 提高图像分辨率

B. 减少训练时间

C. 增加训练数据多样性，防止过拟合

D. 自动标注医学图像

医学图像分割技能测试