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生物醫學圖像分割的魯棒性是指在不同條件下分割結果的穩定性和可重現性。醫學影像中的噪聲、圖像模糊和光照變化等因素都可能影響分割結果。為了提高圖像分割的魯棒性，可以使用-些預處理技術來減少噪聲和增強圖像的對比度。此外，人工智能算法提升生物醫學圖像分割中魯棒性的具體方法如下。

1.從數據著手，包括旋轉、縮放、平移、翻轉、在圖像中加入隨機噪聲、調整亮度、對比度、飽和度等。

2. 模型架構優化， U-Net是生物醫學圖像分割的經典架構，創新改進算法如引入注意力機制的Attention U-Net架構、殘差連接的ResUNet架構，通過多尺度特征提取和融合，增強模型對不同尺寸目標的識別能力。創新損失函數，使其能更適合生物醫學圖像分割領域。

3.在模型中引入正則化技術，Dropout，Batch Normalization等方式

4.后處理優化，比如引入形態學操作，通過開運算、閉運算等形態學操作優化分割結果。連通區域分析，去除小面積噪聲區域，保留主要目標。引入條件隨機場（CRF），利用CRF優化分割邊界，提升細節表現。

5.獲取多樣化化的數據，通過收集多樣化的數據并進行標注更多樣化的數據，且多樣化的標注數據讓專家進行標注。