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Brain Tumor Segmentation

Medical Image Segmentation › Brain Tumor Segmentation 27 평가 기록 12 datasets

Brain Tumor Segmentation is a medical image analysis task that involves the separation of brain tumors from normal brain tissue in magnetic resonance imaging (MRI) scans. The goal of brain tumor segmentation is to produce a binary or multi-class segmentation map that accurately reflects the location and extent of the tumor.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Brain Tumor Segmentation with Deep Neural Networks )</span>

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벤치마크

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Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Segtran (i3d)
TC: 0.817Avg.: 0.817
논문 코드
NVDLMED
Dice Score: 0.87049
논문 코드
OM-Net + CGAp
Dice Score: 87%
논문 코드
Semantic Genesis
Dice Score: 92.76
논문 코드
SegFormer3D
Dice Score: 0.9096
논문 코드
InputCascadeCNN
Dice Score: 0.84
논문 코드
tumor
1:3 Accuracy: 8
논문 -
OM-Net + CGAp
Dice Score: 91.59
논문 코드
Cascaded Anisotropic CNNs
Dice Score: 0.8739
논문 코드
Swin-HAFNey
mIoU: 82
논문 -
CNMC_PMILAB
Dice Score ET: 0.87Dice Score TC: 0.865Dice Score WT: 0.926HD95_min ET: 0.20745
논문 -
CNMC_PMILAB
Dice Score ET: 0.692Dice Score TC: 0.918Dice Score WT: 0.926Dice Score NET: 0.859
논문 코드

데이터셋

12개

논문

라이브러리

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