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摘要背景：脑肿瘤细分在诊断和治疗计划方面有很大贡献。手动脑肿瘤描述是一项耗时且乏味的任务，并且根据放射科医生的技能而有所不同。自动化的脑肿瘤分割非常重要，并且不依赖于观察间或观察到。这项研究的目的是使从流体累积的反转恢复（FLAIR），T1加权（T1W），T2加权（T2W）和T1W对比（T1W对比度（T1CE）对比（T1CE）磁性结合（MR）序列的最高准确性或在MR上的组合，从而使MR的最高序列或pocorm pocol to pocol to pocol to pocol compoy 其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。结论：FLAIR MR序列被认为是单个MR序列上肿瘤分割的最佳选择，而整个四个MR序列的关节分割将产生较高的肿瘤描述准确性。
从多磁性...
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