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nnU-Net在3D生物医学图像分割中,数据集属性(如成像方式,图像大小,体素间距,类比等)会发生巨大变化。 例如,肝脏和肝脏肿瘤分割挑战数据中的图像nnU-Net在3D生物医学图像分割中,数据集属性(如成像方式,图像大小,体素间距,类比等)会发生巨大变化。 例如,肝脏和肝脏肿瘤分割挑战数据集中的图像是计算机断层扫描(CT)扫描,约512x512x512大体素,各向同性体素间距,其强度值是定量的(Hounsfield单位)。 另一方面,“自动心脏诊断挑战”数据集显示了电影MRI wi中的心脏结构
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nnU-Net是第一种旨在处理在软件领域中发现的数据集多样性的分割方法-Python开发 (277个子文件)
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readme.md 177B
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Task032_BraTS_2018.py 6KB
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Task083_VerSe2020.py 6KB
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