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ResEnc-L
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nnU-Net 流程在 BraTS 2026 脑转移瘤分割中实现高精度
研究人员开发了一种使用 nnU-Net 框架的脑转移瘤新型分割流程，在 BraTS 2026 任务 1 的增强肿瘤区域实现了 0.733 的病灶级 Dice 相似系数 (LW-DSC)。该流程采用基于 Dice + 交叉熵损失训练的 5 折 nnU-Net ResEnc-L 集成模型，并结合针对 LW-DSC 优化的基于规则的后处理。离群分析证实了某些后处理阶段的稳健性，同时也指出了另一些仅提高排行榜分数的后处理阶段可能存在的问题。研…
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Primus V2 Transformer架构在3D医学图像分割领域树立新的最先进水平
研究人员开发了Primus和PrimusV2，这是一种新颖的、以Transformer为中心的3D医学图像分割架构，其性能优于混合模型。这些新架构通过优化Transformer模块与高分辨率标记和先进位置嵌入的使用，解决了当前基于Transformer的方法的不足。特别是PrimusV2在多个公共数据集上取得了最先进的性能，可与领先的CNN相媲美，并确立了Transformer在该领域作为一种有竞争力的研究方法。