BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-16T00:00:00Z

利用 3D U-Net 分割预测头颈部鳞状细胞癌放疗后复发体积

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内容提要

本论文介绍了一种使用卷积神经网络的弱监督切片传播分割方法，以RECIST标记作为弱监督数据。该方法在淋巴结数据集上表现出与完全监督方法相当的性能，全面的病变数据集上测试的Dice分数均值为92%（在RECIST标记图层上）和76%（在整个3D体积上）。

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标签

Dice分数 RECIST标记 卷积神经网络 弱监督切片传播分割 淋巴结数据集