研究人员开发了一种基于 Transformer 的管道来预测放疗中的通量图，旨在加快治疗计划的制定。他们的研究评估了模型在各种临床现实扰动下的稳健性，包括几何偏移、噪声和域变化。研究结果表明，虽然模型在中度干扰下会平稳退化，但在严重旋转和噪声下会急剧失效，而分层 Transformer 表现出更好的韧性。 AI
影响 这项研究探讨了 AI 模型在医疗应用中的稳健性，突出了潜在的故障模式以及在放疗中进行物理信息评估的必要性。
排序理由 这是一篇详细介绍新方法及其评估的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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