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该研究使用3D Residual UNet模型和广义Dice焦点损失函数,成功解决了PET/CT扫描中自动分割癌性病灶的挑战。经过5折交叉验证,平均Dice相似系数为0.6687,为常规PET/CT图像分析提供了有效的分割模型。

自动PET挑战III:测试广义Dice焦点损失训练的3D残差UNet在全身PET/CT图像中对FDG和PSMA病灶分割的稳健性

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-16T00:00:00Z
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