Tumorsegmentierung

Tumor-Segmentierung ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, die räumliche Lage von Tumoren durch Pixel-Level-Vorhersage zu identifizieren, bei der jedes Pixel als Tumor oder Hintergrund klassifiziert wird. Diese Aufgabe hat große Bedeutung für Präzisionsmedizin und die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne. Der BraTS-Datensatz ist der am häufigsten verwendete Benchmark为此目的，模型性能通常使用Dice分数进行评估。 (Note: The last part of the sentence was still in Chinese, so I will translate it to German for consistency.) Tumor-Segmentierung ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, die räumliche Lage von Tumoren durch Pixel-Level-Vorhersage zu identifizieren, bei der jedes Pixel als Tumor oder Hintergrund klassifiziert wird. Diese Aufgabe hat große Bedeutung für Präzisionsmedizin und die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne. Der BraTS-Datensatz ist der am häufigsten verwendete Benchmark为此目的，模型性能通常使用Dice分数进行评估。 Korrektur: Tumor-Segmentierung ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, die räumliche Lage von Tumoren durch Pixel-Level-Vorhersage zu identifizieren, bei der jedes Pixel als Tumor oder Hintergrund klassifiziert wird. Diese Aufgabe hat große Bedeutung für Präzisionsmedizin und die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne. Der BraTS-Datensatz ist der am häufigsten verwendete Benchmark für diesen Zweck, und die Modellleistung wird in der Regel mit dem Dice-Score bewertet.