【基于WFL的三维U-Net脑肿瘤图像分割】肿瘤的分割是医学图像分析领域的一个重要内容。医学图像分割的主要目的是通过不同的分割技术获得更好的分割效果和提高分割质量。然而，由于肿瘤的不同特征，准确的肿瘤分割仍然具有挑战性，且图像分割的主要难点之一是类间的严重不平衡。在本文中，研究人员提出了一种解决和增强脑肿瘤分割预测的方法。具体说来，研究人员针对类间的不平衡，在BraTS 2019-2020数据集上提出了基于三维U-Net的改进的损失函数加权焦损(Weighted Focal loss, WFL)，用于识别LGG-HGG肿瘤及其同等权重，并密切关注在分割方面能带来更好预测的像素。相关研究论文已发表在《Journal of Biomedical Science and Engineering》上。DOI: 10.4236/jbise.2022.1510022

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