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English(EN) AnyCXR: Human Anatomy Segmentation of Chest X-ray at Any Acquisition Position using Multi-stage Domain Randomized Synthetic Data with Imperfect Annotations and Conditional Joint Annotation Regularization Learning

AnyCXR框架实现可泛化的胸部X光片解剖分割

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了AnyCXR，一个用于分割各种体位胸部X光片中人体解剖结构的新型框架。该系统利用通过多阶段域随机化生成的大量合成放射影像数据集，以及处理不完美标注的条件联合标注正则化学习策略。AnyCXR在真实世界数据上表现出强大的零样本泛化能力，能够准确识别54个解剖结构，并支持心脏胸廓比估计和疾病分类等下游临床任务。 AI

影响 该框架有望显著减轻医学影像中的标注负担，从而带来更强大、更具可扩展性的AI驱动诊断工具。

排序理由 该集群描述了一篇发表在arXiv上的研究论文，其中详细介绍了一个用于医学图像分析的新技术框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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AnyCXR框架实现可泛化的胸部X光片解剖分割

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Zifei Dong, Wenjie Wu, Jinkui Hao, Tianqi Chen, Ziqiao Weng, Bo Zhou ·

    AnyCXR：使用具有不完美标注和条件联合标注正则化学习的多阶段域随机化合成数据，对任意采集位置的胸部X光片进行人体解剖分割

    arXiv:2512.17263v3 Announce Type: replace Abstract: Robust anatomical segmentation of chest X-rays (CXRs) remains challenging due to the scarcity of comprehensive annotations and the substantial variability of real-world acquisition conditions. We propose AnyCXR, a unified framew…

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