儿童脑肿瘤的自动集成分割：使用 CBTN-CONNECT-ASNR-MICCAI BraTS-PEDs 2023 挑战数据的新方法

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究基于磁共振成像技术（MRI）模态，采用深度学习技术和创新的集成方法，成功实现了对儿童脑肿瘤的精确分割模型，具有提高诊断准确性和有效治疗策划的潜力。

本文介绍了对nnU-Net模型进行BraTS 2020挑战的分割任务的改进方法，包括后处理、基于区域的训练、更激进的数据增强和对nnUNet管道的修改。通过重新实现BraTS排名方案，最终集成的nnU-Net在肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤方面的Dice分数分别为88.95、85.06和82.03，HD95值分别为8.498、17.337和17.805，获得了BraTS 2020比赛的第一名。

BraTS 2020 nnU-Net 分割任务 排名方案 改进方法
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