BRATS方法支持材料已收集，用于在Docker容器中实现，该代码基于matlab图像分割肿瘤。

简介：
matlab图像分割肿瘤代码，码头工人版本：0.1，作者：慕尼黑工业大学ChristophBerger。该文本为参考资料的扩展版本，可于此处查阅：简要介绍如下：我们致力于确保您的算法及其原始源代码均位于Docker容器内。我们计划在BraTS2016测试数据集上运行您的容器化算法，以评估分段结果并将其纳入BraTS14-16期刊手稿，同时通过即将推出的BraTS算法存储库提供所有贡献者的Docker容器镜像。请注意，您的源代码将不会进行公开分发，而是仅由BraTS组织者在内部使用，作为代码所有权的明确证明；如果您无法共享源代码，请立即与我们联系。您的算法必须具备生成肿瘤分割的能力，能够适应任何经过预处理的多模态脑部扫描，并模拟BraTS测试对象的行为。为了实现公平的比较评估以及衡量不同算法之间的性能差异，您应详细记录您在算法训练和/或设计过程中所使用的训练数据集。如果使用了私有数据集，请务必在相关描述中予以说明。为了最大程度地保证兼容性和便于分发，我们强烈建议采用Docker容器的方法进行代码部署。因此，我们期望您能够根据以下规范将可执行的代码打包到Docker容器中。通常情况下，代码的容器化过程是相对简单且直接的；后续我们将尽快提供更多信息。