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2018 年脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛中的 MR 图像数据集包含 285 张胶质瘤患者图像,用于训练 Mask R-CNN 模型。Mask R-CNN 架构通过最小化多方面目标函数来为图像内的每个感兴趣区域派生掩码、边界框和标签。我们使用 90% 的 BraTS 数据进行网络训练,5% 用于验证,5% 用于测试。由于训练 Mask R-CNN 模型的计算要求很高,因此使用罗文大学的高性能计算机 (HPC) 进行大部分实验。该模型使用 4 个 NVIDIA Tesla K20m GPU 进行训练,并采用多线程技术来加速将数据加载到内存中的过程。

使用卷积神经网络进行脑肿瘤分割

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