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数据集是专为膝关节异常检测模型训练而构建的轻量级元数据增强层，核心价值在于提供基于RSNA膝关节MRI挑战的5折分层交叉验证划分及由大语言模型从放射学报告中提取的12类病理软伪标签概率（0.0–1.0），有效解决了影像数据中标注成本高、硬标签信息不足及训练流程耦合重的问题。适用于医学影像研究者进行半监督学习与损失函数设计。
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