
ReFusionNet: двухэтапная локализационно-управляемая сегментация глиом на основе 3D deep learning
Предложена архитектура ReFusionNet для автоматической сегментации опухолей мозга: сначала локализация области интереса, затем сегментация всей опухоли, ядра и контрастируемой части. На датасете UPENN-GBM достигнуты Dice scores 0.90/0.81/0.77 для целой опухоли/ядра/контрастируемой части соответственно.



















