Tuning U-Net for Brain Tumor Segmentation

掷骰子 计算机科学 地铁列车时刻表 分割 网(多面体) 人工智能 统计 操作系统 数学 几何学
作者
Michał Futrega,Michał Marcinkiewicz,Pablo Ribalta
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 162-173
标识
DOI:10.1007/978-3-031-33842-7_14
摘要

We propose a solution for BraTS22 challenge that builds on top of our previous submission—Optimized U-Net method. This year we focused on improving the model architecture and training schedule. The proposed method further improves scores on both our internal cross validation and challenge validation data. The validation mean dice scores are: ET 0.8381, TC 0.8802, WT 0.9292, and mean Hausdorff95: ET 14.460, TC 5.840, WT 3.594.
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