摘要：本说明书公开了一种医学图像分割模型训练方法，所述方法包括：将待分割医学图像输入初始医学图像分割模型，获取第一图像；接收用户对第一图像的修改轨迹；将第一图像和修改轨迹作为训练样本，将第一图像对应的标准医学分割图像作为标签，训练初始医学图像分割模型，得到目标医学图像分割模型。

摘要：本发明公开了一种4‑乙酰丁酸酯类化合物合成方法，涉及化学合成技术领域，所述合成方法如下：以丙酮作为反应溶剂及反应物，在四氢吡咯的催化作用下和丙烯酸酯类化合物进行反应，反应结束后反应液经后处理制备得到4‑乙酰丁酸酯类化合物；本发明反应体系简单、环境友好，原料价廉易得、后处理操作简便，无需柱层析纯化，有利于工业化生产。

摘要：本文描述了将2‑苯并咪唑啉酮和对苯二酚作为共聚单体单元与4,4’‑二卤代二苯甲酮结合的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法，以及将2‑苯并咪唑啉酮和对苯二酚作为共聚单体单元与1,4‑双(4‑二卤代苯甲酰基)苯结合的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法。这些共聚物具有有利的性能，特别是在其玻璃化转变温度(Tg)、熔体结晶温度(Tc)、熔融温度(Tm)、结晶度和耐化学性方面。这些共聚物适用于通过注塑、挤出、压塑、热成型和增材制造来制造高温和耐化学性模塑系统以及其他制品。

摘要：本文描述了将2‑苯并咪唑啉酮和对苯二酚作为共聚单体单元与4,4’‑二卤代二苯甲酮结合的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法，以及将2‑苯并咪唑啉酮和对苯二酚作为共聚单体单元与1,4‑双(4‑二卤代苯甲酰基)苯结合的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法。这些共聚物具有有利的性能，特别是在其玻璃化转变温度(Tg)、熔体结晶温度(Tc)、熔融温度(Tm)、结晶度和耐化学性方面。这些共聚物适用于通过注塑、挤出、压塑、热成型和增材制造来制造高温和耐化学性模塑系统以及其他制品。

摘要：本文描述了掺入了2‑苯并咪唑啉酮和4,4’‑联苯酚作为共聚单体单元与4,4’‑二卤代二苯甲酮的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法，以及掺入了2‑苯并咪唑啉酮和4,4’‑联苯酚作为共聚单体单元与1,4‑双(4‑二卤代苯甲酰基)苯的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法。该共聚物具有有利的性质，特别是在高玻璃化转变温度(Tg)、高熔融温度(Tm)、结晶度和耐化学品性方面。该共聚物适用于通过注塑、挤出、压塑、涂覆和增材制造来制造耐高温和耐化学品的模制系统和其他制品。

摘要：本文描述了掺入了2H‑苯并咪唑‑2‑酮与二卤代二苯甲酮和双(卤代苯甲酰基)苯作为共聚单体单元的无定形高温聚酮聚合物的组合物和方法。聚酮聚合物具有有利的性质，特别是在高玻璃化转变温度(Tg)、固有的阻燃性、高温下的良好机械性能、耐化学品性和潮湿环境中的尺寸稳定性方面。该聚合物适用于通过注塑、挤出、压塑、涂覆、吹塑、热成型、滚塑和增材制造来制造高温成型系统和其他制品。

摘要：本文描述了芳族聚砜共聚物的组合物和制备方法。聚砜共聚物具有有利的性质，特别是具有高的玻璃化转变温度(Tg)、改善的热稳定性、改善的阻燃性、良好的机械性能、耐化学性和高温下的尺寸稳定性。聚砜共聚物适用于通过注塑、挤出、压塑、涂布、吹塑、热成型、滚塑和增材制造来制造高温模塑系统和其他制品。

摘要：本文描述了将2‑苯并咪唑啉酮和对苯二酚作为共聚单体单元与4,4’‑二卤代二苯甲酮结合的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法，以及将2‑苯并咪唑啉酮和对苯二酚作为共聚单体单元与1,4‑双(4‑二卤代苯甲酰基)苯结合的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法。这些共聚物具有有利的性能，特别是在其玻璃化转变温度(Tg)、熔体结晶温度(Tc)、熔融温度(Tm)、结晶度和耐化学性方面。这些共聚物适用于通过注塑、挤出、压塑、热成型和增材制造来制造高温和耐化学性模塑系统以及其他制品。

摘要：本文描述了掺入了2‑苯并咪唑啉酮和4,4’‑联苯酚作为共聚单体单元与4,4’‑二卤代二苯甲酮的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法，以及掺入了2‑苯并咪唑啉酮和4,4’‑联苯酚作为共聚单体单元与1,4‑双(4‑二卤代苯甲酰基)苯的半结晶聚(芳醚酮)共聚物的组合物和方法。该共聚物具有有利的性质，特别是在高玻璃化转变温度(Tg)、高熔融温度(Tm)、结晶度和耐化学品性方面。该共聚物适用于通过注塑、挤出、压塑、涂覆和增材制造来制造耐高温和耐化学品的模制系统和其他制品。

摘要：本文描述了掺入了2H‑苯并咪唑‑2‑酮与二卤代二苯甲酮和双(卤代苯甲酰基)苯作为共聚单体单元的无定形高温聚酮聚合物的组合物和方法。聚酮聚合物具有有利的性质，特别是在高玻璃化转变温度(Tg)、固有的阻燃性、高温下的良好机械性能、耐化学品性和潮湿环境中的尺寸稳定性方面。该聚合物适用于通过注塑、挤出、压塑、涂覆、吹塑、热成型、滚塑和增材制造来制造高温成型系统和其他制品。

摘要：本说明书公开了一种医学图像分割模型训练方法，所述方法包括：将待分割医学图像输入初始医学图像分割模型，获取第一图像；接收用户对第一图像的人工修改轨迹，其中，人工修改轨迹为用户对勾画错误进行纠正的过程；将第一图像和人工修改轨迹作为训练样本，将第一图像对应的标准医学分割图像作为标签，训练初始医学图像分割模型，得到目标医学图像分割模型。