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摘要：神经胶质瘤是一种快速生长的脑肿瘤，其中肿瘤的形状，大小和位置因患者而异。在放射科医生的帮助下，手动提取感兴趣的区域（肿瘤）非常困难且耗时。为了克服这一Pro -Blem，我们提出了一种完全自动化的深度学习 - 基于脑肿瘤分割的集合方法，对四个不同的3D多模式磁共振ima -ging（MRI）扫描。分割是由三个最有效的编码器 - 分解的segmen -tation及其结果通过众所周知的分割指标来测量的。然后，对模型进行了统计分析，并通过考虑使用特定MRI模式的最高Matthews相关系数来设计集合模型。本文有两个主要贡献：首先是三个模型的详细比较，第二个通过基于分割精度组合三个模型来提出集合模型。使用脑肿瘤分割（BRAT）2017数据集评估该模型，最终组合模型的F 1得分分别为0.92、0.95、0.93和0.84，分别为整个肿瘤，核心，增强肿瘤和水肿子 - 肿瘤。实验结果表明，该模型的表现优于艺术状态。
大脑肿瘤的基于深度学习的合奏模型...
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