BraTS_evaluation

nnU-Net 流程在脑转移瘤分割中实现了高 LW-DSC

研究人员开发了一种脑转移瘤分割流程，使用基于 5 折交叉验证的 nnU-Net ResEnc-L 集成模型，并采用 Dice + 交叉熵损失进行训练，共处理了 1,296 例病例。该流程包含一个针对病灶级别 Dice 相似系数 (LW-DSC) 优化的后处理级联，并在增强肿瘤和肿瘤核心等子区域上取得了特定分数。进行了折外分析以验证后处理阶段的稳健性，结果显示其中两个阶段提供了持续的改进，而第三个阶段仅提高了排行榜分数，在折外分析中未能复现。