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基于深度学习、注意机制和能量预测的脑肿瘤分割

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内容提要

该研究提出了一种用于脑肿瘤分割的多编码器模型和新的分类Dice损失函数，能够提高模型性能。在验证集上，该方法在完整肿瘤、肿瘤核和增强肿瘤方面的Dice分数分别为0.70249、0.88267和0.73864。

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标签

Dice分数 分类Dice损失函数 多编码器模型 模型性能 深度学习 脑肿瘤分割
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