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Automated Segmentation of Ischemic Stroke Lesions in Non-Contrast Computed Tomography Images for Enhanced Treatment and Prognosis
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内容提要
本研究提出了一种基于nnU-Net框架的自动分割方法，用于低收入和中等收入国家的缺血性中风检测。该方法在非对比计算机断层扫描图像中取得了显著的Dice得分和IoU得分，帮助临床医生更好地评估病灶并指导治疗。
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关键要点
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本研究提出了一种基于nnU-Net框架的自动分割方法，用于低收入和中等收入国家的缺血性中风检测。
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该方法在非对比计算机断层扫描图像中取得了Dice得分0.752和IoU得分0.643的显著改进。
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自动分割方法帮助临床医生更好地评估缺血性中风的影响，从而指导治疗。
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缺血性中风是全球第二大死亡原因，在低收入和中等收入国家日益普遍。
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及时干预可以显著影响中风的生存率和治疗后的生活质量。
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