原題
Diffusion-CSPAM U-Net: A U-Net model integrated hybrid attention mechanism and diffusion model for segmentation of computed tomography images of brain metastases.
背景:脳転移は一般に癌治療を複雑にし、特にMRIアクセスがない領域では、効果的な放射線療法のために正確なセグメンテーションが必要である。
方法:本研究では、2施設(n=205、n=45)からのCT画像を用いて、拡散モデルとチャネル空間位置注意機構を統合したDiffusion-CSPAM-U-Netモデルを開発した。ダイス類似性係数(DSC)および精度を含む性能指標を検証のために計算した。
結果:このモデルは、79.3%の平均DSC、69.2%のIoU、95.5%の精度、80.3%の感度、および93.8%の特異度を達成し、既存のモデルを上回った。
結論:Diffusion-CSPAM-U-Netモデルは、CT画像における脳転移を正確にセグメント化し、放射線療法計画を強化するための有望なツールである。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-025-02622-x
PMID: 40188354
コメント