目录 摘要1 引言2 方法2.1 预处理和数据增强2.2 网络的体系结构2.3 训练过程2.4 推理与后处理 3 实验与结果4 结论与讨论 摘要 U-Net在各种医学图像分割挑战中取得了巨大成功。一些新的、带有花里胡哨功能的架构可能在某些数据集中在使用最佳超参数时取得成功，但它们的泛化性能无法保证。在这项工作中，我们专注于基本的U-Net架构，并提出了一种多尺度监督的3D U