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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
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- 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，确定最符合要求的nnU-Net变体。
- 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。
- 该模型获得了BraTS 2020比赛的第一名。
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