具有多级连接的深度神经网络，以复杂的方式进程输入数据来了解信息。网络学习效率不仅取决于复杂的神经网络架构，还取决于输入训练图像。具有用于头骨剥离或肿瘤的深神经网络的Medical图像分段。来自磁共振图像的分割使得能够学习图像的全局和局部特征。虽然收集在受控环境中的医学图像，但可能存在导致输入集中固有偏差的伪影或基于设备的方差。在本研究中，我们调查了具有神经网络分割精度的MR图像的图像质量指标的相关性。我们使用了3D DenSenet架构，并让网络在相同的输入上培训，但应用不同的方法来基于IQM值选择训练数据集。基于随机训练的模型之间的分割精度的差异基于IQM的训练输入揭示了图像质量指标对分割精度的作用。通过运行图像质量指标来选择培训输入，进一步调整网络的学习效率和分割精度。
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医学成像深度学习模型通常是大而复杂的，需要专门的硬件来训练和评估这些模型。为了解决此类问题，我们提出了PocketNet范式，以减少深度学习模型的规模，通过促进卷积神经网络中的渠道数量的增长。我们证明，对于一系列的分割和分类任务，PocketNet架构产生的结果与常规神经网络相当，同时将参数数量减少多个数量级，最多使用90％的GPU记忆，并加快训练时间的加快。高达40％，从而允许在资源约束设置中培训和部署此类模型。
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