Multi-task Fully Convolutional Network for Brain Tumour Segmentation

1.使用多标签分类将肿瘤分为complete,core,enhancing

Multi-task Fully Convolutional Network for Brain Tumour Segmentation

Multi-task Fully Convolutional Network for Brain Tumour Segmentation

1.通过三个阶段进行上采样,然后连接branch loss进行2分类,这三个branch分别是complete,core,ehancing

2.最后将三个concate给后面进行最后的5分类,

他的损失函数没看懂:????

Multi-task Fully Convolutional Network for Brain Tumour Segmentation


训练:

使用brats2013上面的HGG的训练集,进行5折的交叉验证,

提出了三个模型1.单任务FCN2.多任务coreFCN。3.多任务edema FCN,主要是用来分割edema

作者的方法,每5个epoch算一次评价指标(在验证集上

Multi-task Fully Convolutional Network for Brain Tumour Segmentation

在测试集上,显示只比第一名低Multi-task Fully Convolutional Network for Brain Tumour Segmentation