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在實現跨模態醫療圖像分割時，可以采用以下策略來修改UNet模型：
數據預處理：對輸入的不同模態醫療圖像進行預處理，如灰度標準化、直方圖匹配等，以使它們具有相似的特征分布。
模態轉換：將不同模態的醫療圖像進行模態轉換，將其轉換為相同的模態，如將CT圖像轉換為MR圖像或反之。
跨模態特征融合：在UNet的編碼器部分，引入跨模態特征融合模塊，將不同模態的特征進行融合，以提取更豐富的信息。
跨模態損失函數：設計跨模態損失函數，結合不同模態的分割結果，以同時優化多個模態的分割效果。
調整網絡結構：根據不同模態圖像的特點，適當調整UNet的網絡結構，如增加或減少網絡層數、通道數等。
通過以上策略的組合，可以有效地實現跨模態醫療圖像分割任務，提高模型的泛化能力和準確性。
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