CNN依旧能战:nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区,设定先进的验证标准与基线模型
在3D医学图像分割领域,尽管出现了多种新架构和方法,但大多未能超越2018年nnU-Net基准。研究发现,许多新方法的优越性未经严格验证,揭示了验证方法的不严谨性。作者通过系统基准测试评估了CNN、Transformer和Mamba等方法,强调了配置和硬件资源的重要性,并更新了nnU-Net基线以适应不同条件。论文呼吁加强科学验证,以确保真实性能提升。通过nnU-Net的变体和新方法的比较,显示经典CNN方法在某些情况下仍优于理论上的先进方法。研究提供了新的标准化基线模型,以促进更严谨的性能评估。