我们实施了两个不同的三维深度学习神经网络，并评估了它们在非对比度计算机断层扫描（CT）上看到的颅内出血（ICH）的能力。一种模型，称为“沿正交关注u-net沿正交级别的素隔离”（Viola-Unet），其体系结构元素可适应2022年实例的数据挑战。第二个比较模型是从No-New U-NET（NNU-NET）得出的。输入图像和地面真理分割图用于以监督方式分别训练两个网络。验证数据随后用于半监督培训。在5倍交叉验证期间比较了模型预测。中提琴 - UNET的表现优于四个性能指标中的两个（即NSD和RVD）的比较网络。将中提琴和NNU-NET网络组合的合奏模型在DSC和HD方面的性能最高。我们证明，与3D U-NET相关的ICH分割性能优势有效地合并了U-NET的解码分支期间的空间正交特征。 Viola-Unet AI工具的代码基础，预估计的权重和Docker图像将在https://github.com/samleoqh/viola-unet上公开获得。
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