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Vox2Vox：用于脑肿瘤分割的 3D-GAN
摘要。神经胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，具有不同程度的侵袭性、不同的预后和各种异质性组织学亚区，即肿瘤周围水肿、坏死核心、增强和非增强肿瘤核心。虽然使用多模态 MRI 可以轻松检测脑肿瘤，但准确的肿瘤分割是一项具有挑战性的任务。因此，利用 BraTS Challenge 2020 提供的数据，我们提出了一种 3D 体积到体积生成对抗网络来分割脑肿瘤。该模型名为 Vox2Vox，它从多通道 3D MRI 图像中生成逼真的分割输出，分割出整体、核心和增强肿瘤，骰子得分平均值分别为 87.20%、81.14% 和 78.67%，BraTS 测试集的 Hausdorff 距离 95 百分位数平均值分别为 6.44mm、24.36mm 和 18.95mm，这些结果均通过 10 倍交叉验证获得。代码可在 https://github.com/mdciri/Vox2Vox 上找到。
![arxiv：2003.13653v3 [CS.CV] 2020年11月26日](/simg/1\162a7bf0dc00e22076b28e9894d902f162542492.webp)
arxiv：2003.13653v3 [CS.CV] 2020年11月26日
摘要。神经胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，具有不同程度的侵略性，可变的预后和各种异质性组织学子区域，即周围肿瘤性水肿，坏死性核心，增强和非增强的肿瘤核心。尽管可以使用多模式MRI轻松检测到脑部，但准确的肿瘤分割是一项艰巨的任务。因此，使用Brats Challenge 2020提供的数据，我们提出了一个3D体积到体积的对逆向网络，用于分割脑肿瘤。该模型称为Vox2Vox，从多通道3D MR图像产生现实的分割输出，将平均值为87.20％，81.14％和78.67％的整体，核心和增强肿瘤作为骰子分数为币和6.44毫米，24.36mm，以及距离为6.95mm，以及距离为6.95mm，以及距离为6.95毫米，均为95毫米，均为95毫米，均为95毫米。通过10倍交叉验证获得的Vox2Vox模型。