一个基于 2.5D ResUnet 模型的肾脏和肿块分割集成

研究使用2.5D ResUnet构建了高效的肾脏语义分割框架，能自动分割CT扫描中的肾脏、肾脏肿瘤和肾囊肿。实验结果显示Dice系数分别为0.954、0.792、0.691，表面Dice系数分别为0.897、0.591、0.541。推断时间为20.65秒，最大GPU内存为3525MB，平衡了模型性能和效率。