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所有尺寸都重要：改善小型病变的体积性脑分割
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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
该研究使用神经网络结构对脑胶质母细胞瘤患者的MRI图像进行分割和分类，最佳性能可达到61％的Dice分数和约80％的平衡准确性，可将患者准确分类成残留肿瘤和完全切除两类。
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关键要点
- 本研究针对脑胶质母细胞瘤患者进行MRI图像的分割和分类。
- 准确分割和分类残余肿瘤是估计切除范围的关键。
- 研究训练了两个最先进的神经网络结构，并在12个医院的近1000名患者上进行验证。
- 最佳性能可达到61%的Dice分数和约80%的平衡准确性。
- 最佳模型的分割性能与人类专家医师相当。
- 通过预测分割可将患者准确分类为残留肿瘤和完全切除两类。
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