SADL：慢性卒中病灶分割自适应决策层

研究者 Marek Wodzinski 等人提交论文，提出面向 ISLES 2026 挑战赛慢性卒中病灶分割的方法 SADL。该方法针对慢性缺血性卒中病灶在 T1 加权 MRI 上难以分割的问题，构建了覆盖五条设计轴的十一成员 nnU-Net 集成，并用加权软图融合驱动尺寸自适应决策层，按病灶体积自适应阈值并加入 never-empty 救援。 论文称，该集成覆盖的五条设计轴包括：基线 dice + top-K 损失、重度数据增强、按病灶体积的损失重加权、随机权重平均，以及将队列平衡采样与残差编码器骨干配对的采样与架构模块。上述效果均为论文中的说法，尚未经独立验证。

AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。