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SegVol
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医学基础模型增强脑部MRI造影剂剂量模拟
研究人员开发了一种新的脑部MRI造影剂剂量模拟方法，该方法利用医学基础模型的特征作为感知损失。与使用标准自然图像骨干网络相比，这种方法旨在提高图像合成的准确性。研究发现，RadImageNet模型在作为特征提取器使用时，在减少残余增强和在脑部MRI模拟中保持忠实的剂量降低轨迹方面表现出优越的性能。
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稀疏卷积网络提高三维肾脏肿瘤分割的准确性和速度
研究人员开发了一种新颖的两阶段三维分割方法，使用子流形稀疏卷积网络（SSCN）来更高效、更准确地检测CT扫描中的肾脏肿瘤。该方法首先用低分辨率稀疏网络识别感兴趣区域，然后用高分辨率稀疏网络优化分割。与密集卷积网络以及nnU-Net和SegVol等其他模型相比，SSCN方法显著减少了内存使用和推理时间，同时在KiTS23数据集上实现了具有竞争力的准确性。