《表2 多网络MRI脑肿瘤分割方法评估结果》

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《MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法综述》

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多网络脑肿瘤分割方法是一类分割精度相对比较高的深度学习分割方法，其采用多个基础网络架构来进行脑肿瘤的分割，按照多网络是采用串行还是并行方式来实现肿瘤分割，此类方法又可分为级联路径的卷积神经网络（cascade-path CNN）和双路径的卷积神经网络（dual-path CNN）。该方法将多个基础网络进行结合，增强了特征表达能力，捕获了全局和局部的特征信息，能够有效提高网络的整体分割精度。表2列举了多网络MRI脑肿瘤分割方法在BraTS系列数据集上的评估结果。