在BraTS 2020的分割赛道中获得第一名！nnU-Net可以称为现在医学图像分割超强网络。

nnU-Net for Brain Tumor Segmentation

作者单位：德国癌症研究中心, 海德堡大学附属医院
竞赛：Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2020
论文：nnU-Net for Brain Tumor Segmentation

注：文末附医学影像和图像分割学习交流群。

我们将nnU-Net应用于BraTS 2020挑战赛的分割任务。未经修改的nnU-Net基线配置已经取得了可观的结果。通过结合针对后处理，基于区域的训练，针对BraTS的特定修改，更积极的数据增广以及对nnUNet pipeline的一些较小修改，我们能够大幅提高其分割性能。

• Increased batch size（2 to 5）
• More data augmentation

• Batch normalization
• Batch dice

我们还重新实施了BraTS排名方案，以确定我们的nnU-Net变体中最适合它的要求。我们的最终ensemble在BraTS 2020竞赛中获得第一名，整个肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的Dice得分分别为88.95、85.06和82.03，HD95值为8.498、17.337和17.805。

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