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实体 autoPETV Grand Challenge

autoPETV Grand Challenge

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  1. TOOL · CL_218256 ·

    AI模型应对PET/CT病灶分割挑战

    Libo Zhang开发了一种新颖的三阶段课程学习方法，用于PET/CT扫描中的交互式病灶分割，以应对autoPETV大挑战。该方法采用约1.4亿参数的U-Net架构，训练了4000个epoch。课程从全自动分割开始，然后学习来自真实情况的涂鸦，最后通过在线纠错模拟来适应自身的错误。该解决方案在交叉验证中取得了优异的成绩，并展示了交互式纠错步骤的显著改进。