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摘要：例如，一种用于对模型360进行训练以对测试图像380进行分割的方法包括：在自监督学习框架310处接收第一多个训练图像320，其中第一多个训练图像320包括与患者的肝脏相对应的超声数据，其中测试图像380包括超声图像数据；利用自监督学习框架310的学习算法处理第一多个多个训练图像，以及响应性地调整经过训练的模型330；以及在监督学习框架340处接收经过训练的模型330和第二多个训练图像350，以及响应性地调整经过训练的模型360，其中第二多个训练图像350包括与患者的肝脏354,356和肝脏的注释352相对应的超声数据。
主权项：1.一种用于对模型360进行训练以对测试图像380进行分割的方法300，其中所述测试图像380包括超声图像数据，所述方法包括：在自监督学习框架310处接收第一多个训练图像320，其中所述第一多个训练图像320包括与患者的肝脏相对应的超声数据；利用所述自监督学习框架310的学习算法来处理所述第一多个多个训练图像320，以及响应性地调整经过训练的模型330；以及在监督学习框架340处接收所述经过训练的模型330和第二多个训练图像350，以及响应性地调整所述经过训练的模型360，其中所述第二多个训练图像350包括与患者的肝脏354,356和所述肝脏的注释352相对应的超声数据。
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