【深度学习】面向医学图像的病灶分割调研(二)

文章目录
3 论文分析3.1《nnU-Net for Brain Tumor Segmentation》3.2《An attempt at beating the 3D U-Net》3.3《TransBTS: Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Transformer》
参考

3 论文分析

3.1《nnU-Net for Brain Tumor Segmentation》

论文背景与研究动机
脑肿瘤分割被认为是医学领域中最困难的分割问题之一。同时，通过支持诊断，治疗计划和治疗反应监测[4]，精确肿瘤定位的应用可以显著提高护理质量。此外，脑肿瘤和相关亚区域的分割允许识别新的成像生物标志物，这反过来又可以实现更精确和可靠的疾病分层[5]和预测[6]。
论文实现方式
论文将将nnU-Net应用于BraTS 2020挑战赛的细分任务。未经修改的nnU-Net基准配置已经取得了可

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