Sep, 2024
Autopet III挑战：将解剖学知识融入nnUNet以进行PET/CT中的病灶分割
Autopet III challenge: Incorporating anatomical knowledge into nnUNet
for lesion segmentation in PET/CT
TL;DR本研究解决了PET/CT成像中病灶分割的准确性问题，旨在提高肿瘤特征的精确描述及个性化治疗方案的制定。作者提出了一种新颖的方法，通过结合解剖标签并训练nnUNet集成模型，以提高分割性能，并在不同的示踪剂下验证了该模型的有效性，最终在FDG和PSMA数据集上的交叉验证Dice分数分别达到了76.90%和61.33%。