UNet在新年就又开始大展身手了！广泛接触+局部微调，让UNet无所畏惧！

↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨AI视界引擎来源丨AI视界引擎编辑丨极市平台极市导读 作者研究了已经建立的 U-Net 肿瘤分割框架在训练来自低资源设置的 MRI 数据以及将其推广到较低分辨率和数据质量方面的能力，并探讨了在资源有限的情况下实现这些框架的可行性。作者的策略是复制一个 BraTS 挑战基准模型，以研究仅包含低分辨率数据的外部数据集的分割预测受到训练数据组成的影响。 >>50万元+奖金池！英特尔人工智能创新应用大赛正式开赛肿瘤分割模型的一个关键挑战是能够适应各种临床环境，特别是在应用到 poor 质量的神经影像数据时。围绕这种适应性的不确定性源于缺乏代表性的数据集，导致在 Sub-Saharan Africa (SSA) 地区常见于 MRI 数据中的常见伪影的顶级性能模型没有暴露。作者复制了一个在 2022 年 BraTS 竞赛中获得第二名的框架，以研 ………………………………