Nat Med| nnU-Net：一种自配置的深度学习方法，用于生物医学图像分割

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                                                                              德国海德堡癌症研究中心医学图像计算部、 海德堡大学生物科学学院、 DeepMind公司 等 2021年在nature methods    (JCR Q1, IF: 36.1) 杂志上发表了 nnU-Net：一种自配置的深度学习方法，用于生物医学图像分割 。 nnU-Net：一种自配置的深度学习方法，用于生物医学图像分割 摘要： 生物医学成像是科学发现的驱动力和医疗保健的核心组成部分，并且正在受到深度学习领域的刺激。虽然语义分割算法在许多应用中实现了图像分析和量化，但相应专用解决方案的设计是非平凡的，并且高度依赖于数据集属性和硬件条件。开发了nnU-Net，这是一种基于深度学习的分割方法，它可以自动配置自己，包括预处理、网络架构、训练和后处理，以适应任何新任务。在这个过程中的关键设计 ………………………………