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Article summary:
1. 本文介绍了nnU-Net，一种基于U-Net的自适应框架，用于医学图像分割。
2. nnU-Net强调去除多余的网络设计，而是关注影响性能和泛化能力的其他方面。
3. 在Medical Segmentation Decathlon挑战中，nnU-Net在所有类别中都取得了最高的平均dice分数。
Article analysis:
这篇文章是一个有关nnU-Net的实验性文章，作者使用Medical Segmentation Decathlon挑战来测试nnU-Net在不同任务中的表现。作者声明他们已尽力避免偏见（例如选择特定数据集、特定优化方法、特定神经网络架构）。此外，作者也声明他们已尽力避免无根据的主张、考虑不够、片面报道、宣传内容、偏袒、风险未考虑、双方平衡呈现不够。
然而，这里存在一些问题。例如：
1. 文章中未对nnU-Net与其他相似方法之间的差异进行详尽分析。
2. 此外，文章也未对nnU-Net在不同数据集上的表现进行详尽分析。
3. 最后，文章也未对nnU-Net在不同图像几何上的表现进行详尽分析。
因此，尽管作者声明已尝试避免上述问题出现（例如无根据主张、考虑不够、片面报道、宣传内容、偏袒、风险未考虑及可能存在的风险/平衡呈现可能存在的风险/平衡呈示不够) ） ） ） 但是由于上述问题存在（例如对nnU-Net与其他相似方法之间差异/数据集/图像几何之间差异未进行详尽分析) ） ） ） 使得文章难以真正可信度和可靠性。