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Raos
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新流程提高了3D CT扫描中结肠分割的准确性
研究人员开发了一种新颖的三阶段流程，旨在提高3D腹部CT扫描中结肠分割的准确性和解剖连续性。该方法通过首先进行初始分割，然后使用中心线桥接技术重新连接断开的区域，最后优化连续性，从而解决了深度学习模型预测不连续的常见问题。在TotalSegmentator和RAOS数据集上使用各种指标进行的评估表明，该方法在保持分割准确性的同时，增强了结构一致性和拓扑完整性，使其在临床和研究应用中更加可靠。
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研究发现：AI模型用于CT分割时在领域迁移方面存在困难
研究人员开发了一种控制多器官CT分割风险的方法，旨在为AI模型提供器官特定的召回保证。该研究使用在AMOS上训练的nnU-Net模型校准了每器官阈值，然后审计了其向RAOS数据集的可迁移性。虽然AMOS控制是成功的，但在迁移后，相当数量的器官超出了可接受的风险阈值，这表明领域迁移存在挑战。