本研究の目的は、小児ホジキンリンパ腫患者の経時的PET/CT画像を自動的に定量化するための縦断的に対応したセグメンテーションネットワーク(LAS-Net)を開発することでした。
LAS-Netは、ベースラインPET(PET1)とインタリムPET(PET2)の2つのブランチを持つデュアルブランチアーキテクチャを採用しています。PET1ブランチはベースラインの腫瘍領域を、PET2ブランチは残存腫瘍を検出します。2つのブランチは縦断的な注意機構を通じて情報を共有し、PET2の解析を改善します。
LAS-Netの性能評価では、以下の結果が得られました:
本研究の成果は、経時的PET/CT画像解析における縦断的な情報活用の重要性を示しています。LAS-Netは、PET適応療法の実現に向けた有用なツールとなることが期待されます。
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by Xin Tie,Muhe... às arxiv.org 04-15-2024
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