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MHNet：多视角高阶网络用于诊断静息态 fMRI 的神经发育障碍
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种混合高分辨率和非局部特征网络（H2NF-Net）用于脑肿瘤分割，并在BraTS 2020数据集上进行了训练和评估。结果显示该方法在肿瘤分割任务中表现出较好的性能。
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关键要点
- 提出了一种混合高分辨率和非局部特征网络（H2NF-Net）用于脑肿瘤分割。
- 使用单一和级联的 HNF-Nets 来分割不同的脑肿瘤亚区域。
- 在 BraTS 2020 数据集上训练和评估模型。
- 单一和级联模型的组合在肿瘤分割任务中表现良好，增强肿瘤、整个肿瘤和肿瘤核的平均 Dice 分数分别为 0.78751、0.91290 和 0.85461。
- Hausdorff 距离（95%）分别为 26.57525、4.18426 和 4.97162。
- 在 BraTS 2020 挑战中的分割任务中获得了第二名。
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