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Dice Coefficient
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nnU-Net方法改进创伤性脑损伤病变分割
研究人员开发了一种使用nnU-Net框架的深度学习方法，用于从MRI扫描中分割创伤性脑损伤的病变。他们的方法结合了自适应强度归一化，特别是应用于脑组织，以减少变异性和伪影。该技术在AIMS-TBI 2025挑战赛测试集上实现了0.6305的Dice系数，病变分割得分为0.4805，非病变组织得分为0.9324，突显了其在区分病变与非病变区域方面的有效性。
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新的DyABD基准数据集推动了动态MRI中的腹部肌肉分割
研究人员推出了DyABD，这是一个用于分割动态MRI扫描中腹部肌肉的新基准数据集。该数据集的独特性在于它捕捉了患者进行锻炼时的MRI图像，导致显著的解剖学变异性，使其成为现有分割模型的一个挑战性基准。评估显示，当前技术实现的平均Dice系数为0.82，表明医学图像分割仍有很大的改进空间。