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DeepPSMA
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AI模型应对PET/CT病灶分割挑战
Libo Zhang开发了一种新颖的三阶段课程学习方法，用于PET/CT扫描中的交互式病灶分割，以应对autoPETV大挑战。该方法采用约1.4亿参数的U-Net架构，训练了4000个epoch。课程从全自动分割开始，然后学习来自真实情况的涂鸦，最后通过在线纠错模拟来适应自身的错误。该解决方案在交叉验证中取得了优异的成绩，并展示了交互式纠错步骤的显著改进。
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新的 FEEDS 策略通过减少标注来提高 AI 癌症检测效率
研究人员开发了一种名为 FEEDS（Foundation model-Enabled Efficient Data Sampling）的新策略，以提高用于 PET/CT 成像中癌症检测的 AI 模型训练效率。该方法利用视觉基础模型嵌入来智能选择最具信息量的未标注病例供专家标注，从而减少了通常所需的大量时间和专业知识。FEEDS 在各种数据集和示踪剂上，通过减少 70% 的标注工作量，实现了与完全标注相媲美的性能，并且优于随机抽样和传统…