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Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/ Computed Tomography
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新的眼动数据集旨在提高癌症影像AI的可解释性
研究人员推出GazeXPErT，一个旨在增强肿瘤FDG-PET/CT扫描中AI模型可解释性和赋能性的新数据集。该数据集捕获专家眼动追踪数据，将注视模式与肿瘤检测和测量决策相关联。目标是通过理解人类专家如何视觉处理医学图像，来促进开发更值得信赖和更具交互性的AI诊断工具。初步实验表明，眼动数据可以显著提高AI模型性能并预测专家意图。
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开放式PET/CT基础模型以更少的数据推进肿瘤分割
研究人员开发了一个用于分割FDG PET/CT扫描中肿瘤的开源基础模型，从一开始就整合了解剖学和代谢数据。该模型在近5000个来自多个公共数据集的标准化扫描上进行训练，显示出显著的标签效率，仅用10%的标记数据就能达到与全数据集模型相当的性能。该框架利用了具有早期逐通道连接和掩码自动编码目标的层次化UNet骨干网络，为推进自动化肿瘤成像和减少标注需求提供了坚实的基础。