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摘要。3D磁共振图像（MRI）中脑肿瘤分割的自动化是评估疾病的诊断和治疗的关键。近年来，卷积神经网络（CNN）在任务中显示出改善的结果。但是，在3D-CNN中，高内存消耗仍然是一个问题。此外，大多数方法不包含不确定性信息，这在医学诊断中尤其重要。这项工作研究3D编码器培训架构，该体系结构接受了基于贴片的技术，以减少记忆消耗并降低不平衡数据的效果。然后使用不同的训练模型来创建一个集合，以利用每个模型的属性，从而增加性能。我们还分别使用测试时间辍学（TTD）和数据启动（TTA）引入了Voxel的不确定性信息。另外，提出了一种混合方法，有助于提高分割的准确性。这项工作中提出的模型和不确定性估计测量已在Brats'20挑战中针对肿瘤分割和不确定性估计。

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