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The Prostate
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新框架改进实时前列腺视频分割
研究人员开发了一个新框架，以改进通过经直肠超声 (TRUS) 捕获的前列腺视频的实时分割。该方法将时间连贯性提炼到2D网络中，在解决传统2D方法中常见的帧间不一致性的同时，保持了高效的单帧推理。该框架利用置信度加权时间一致性目标和双尺度原型对齐模块，以确保准确性和语义连贯性，即使在声学环境波动和标注要求降低的情况下也是如此。
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AI代理OncoAgent将放射治疗计划调整为新的临床指南
研究人员开发了OncoAgent，一个新颖的AI框架，旨在自动勾画放射治疗中的临床靶体积（CTV）。该代理将文本临床指南转换为三维轮廓，而无需重新训练，解决了现有深度学习模型的一个关键限制。在食管癌病例的评估中，OncoAgent取得了与监督方法相当的性能，并因其符合指南和临床可接受性而受到医生青睐。该框架在没有进一步训练的情况下，还展示了对不同解剖部位和指南的泛化能力。
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少样本MRI质量评估模型采用双分支网络
研究人员开发了一种用于自动MRI质量评估的少样本学习方法，特别关注前列腺成像。他们的方法使用双分支网络融合T2加权和扩散加权成像（DWI）特征，并结合特征级线性调制和梯度反转层等技术来处理b值和采集偏差的变化。该模型经过训练，仅用少量样本即可预测复杂的临床质量分数，与基线方法相比性能有所提高，并为临床工作流程提供了数据高效的解决方案。