English(EN) Unsupervised Adaptation of 3D CT Foundation Models for 3D CBCT Segmentation

新框架通过无监督CT模型自适应实现3D CBCT分割

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-28 04:00

研究人员开发了一种新的无监督域自适应框架，以改进锥形束CT（CBCT）扫描的3D分割。该方法解决了CBCT标注数据有限以及与诊断CT扫描存在显著域偏移的挑战。该框架利用冗余减少特征对齐，在无需目标域标注或推理时自适应的情况下，将现有的3D CT基础模型适配于CBCT分割。在肝脏分割基准上的评估表明，该方法在弥合采集模态之间的差距方面非常有效，其性能优于当前的基础模型和其他UDA策略。 AI

影响这项研究可以提高医学影像分析的准确性和效率，可能带来更好的肿瘤学诊断和治疗规划。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Gauthier Miralles, Loic Le Folgoc, Vincent Jugnon, Pietro Gori · 2026-08-28 04:00

3D CT 基础模型在 3D CBCT 分割中的无监督自适应

arXiv:2608.27190v1 Announce Type: new Abstract: Accurate 3D segmentation of cone-beam CT (CBCT) is critical for interventional and radiation therapy applications, yet it remains limited by two compounding challenges: the scarcity of annotated CBCT data and the large domain shift …

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3D CT 基础模型在 3D CBCT 分割中的无监督自适应

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