[论文翻译]基于ResUnet的解剖脑屏障分割

脑结构的精度细分可能有助于胶质瘤和放射治疗计划。然而，由于不同方式之间的视觉和解剖差异，脑结构的准确分割变得具有挑战性。为了解决这个问题，我们首先使用深度编码器和浅层解码器构建基于残差的U形网络，可以缩短框架性能和效率。然后，我们介绍了TVERSKYdropout来解决不同前景和背景类之间的类别不平衡问题。最后，利用模型集合策略来消除异常值并进一步提高性能。