基于Unet的TCGA颅脑肿瘤MRI分割方法解析
本文主要介绍了基于Unet的方法用于处理TCGA颅脑肿瘤MRI数据的分割问题。文章详细阐述了Unet模型的结构以及交叉熵损失函数在模型训练中的作用，同时提供了多通道输出方法在实现高效分割中的应用。最后，我们在经过训练集和测试集测试后，展示了该方法的高准确率和良好的鲁棒性。
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