原題
Automatic cervical tumors segmentation in PET/MRI by parallel encoder U-net.
背景:頚部腫ようの正確なセグメンテーションは放射線治療計画に重要である。
方法:本研究では、PET/MRI腫瘍セグメンテーションのための並列エンコーダU-Net(PEU-Net)を導入し、各デコーダ層でそれらを融合する前にPETとMRIから別々に特徴を抽出するために2つのエンコーダを利用した。165人の子宮頸癌患者の画像を含み、U-Net、TransUNet、およびnnU-Netを用いて性能を比較した。
結果:PEU-Netは優れた性能(DSC:0.726±0.204、HD95:4.603±4.579 mm)を示し、PET/MRI用のTransUNet(DSC:0.871±0.113)に匹敵する結果を示した。
結論:マルチモダリティネットワークは、強化されたセグメンテーション精度を提供し、PEU-Netの統合画像情報の効果的な利用を示した。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-025-02664-1
PMID: 40474211
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