Liver lesion segmentation in MSCT: effect of slice thickness on segmentation quality, measurement precision and interobserver variability
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AI框架将肝脏病灶分割与结构化放射学报告相结合
研究人员开发了一个代理式AI框架，将肝脏病灶分割与结构化放射学报告相结合。该系统使用基于TotalSegmentator的nnU-Net模型来识别肝脏、肝段和病灶，并提取体积和位置等定量测量值。然后，一个大型语言模型将这些发现整合成一份报告，确保数值一致性。该框架在测试用例上取得了良好的分割分数，并应用于大量现有报告的数据集，识别出相当一部分存在肝脏异常的报告。
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ViPSAM框架通过视觉提示增强医学图像分割
研究人员开发了ViPSAM，一个新颖的视觉提示框架，旨在改进医学图像分割，特别是非对比度图像。ViPSAM基于Segment Anything Model (SAM)，利用增强对比度的MRI扫描为低对比度非对比度CT (NCCT) 图像中的病灶分割提供视觉指导。该方法增强了病灶的表示，并在肝脏病灶分割以进行质子治疗规划方面，与现有的基于U-Net和SAM的方法相比，表现出了优越的性能。