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摘要：MRIS的脑肿瘤分割一直是放射科医生的一项艰巨任务，因此，需要自动和广义的系统来解决此任务。在医学成像中使用的所有其他深度学习技术中，基于U-NET的变体是文献中最常用的模型，可针对不同的方式分割医学图像。因此，本文的目的是研究U-NET体系结构中的众多进步和创新，以及最近的趋势，目的是强调使用U-NET的持续潜力用于改善脑肿瘤分割的性能。此外，我们还提供了不同U-NET体系结构的定量比较，以从优化的角度突出该网络的性能和演变。除此之外，我们还尝试了四个U-NET体系结构（3D U-NET，COATION U-NET，R2 COATION U-NET和修改3D U-NET），用于Brats 2020数据集，以供脑肿瘤细分，以更好地概述该体系结构在DICE SCORE和HAUSDORFF距离上的概述。最后，我们分析了医学图像分析的局限性和挑战，以提供有关在优化方面开发新体系结构的重要性的批判性讨论。
基于U-NET的模型，用于最佳MR脑图像分割
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