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Wu-beining
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新的MuDuo框架使用双基础模型进行半监督PET/CT分割
研究人员开发了一种名为MuDuo的新型半监督学习框架，用于分割PET/CT扫描中的器官。该方法利用双基础模型，其中SAM-Med3D用于CT成像，SegAnyPET用于PET成像，将知识蒸馏到一个轻量级的学生网络中。MuDuo有效减少了手动标注的需求，并最大限度地利用了未标记数据，在仅有五个标记病例的AutoPET数据集上取得了最先进的性能。
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AI框架MuDuo利用双基础模型增强PET/CT分割
研究人员开发了一种新颖的互蒸馏框架MuDuo，用于PET/CT扫描的半监督分割，解决了肿瘤学中手动标注成本高昂的问题。该框架利用SAM-Med3D（用于CT）和SegAnyPET（用于PET）这两个基础模型，将知识蒸馏到一个轻量级的学生网络中。MuDuo有效地利用了未标记数据，在仅使用少量标记案例的情况下，在AutoPET数据集上取得了最先进的性能。