Глиобластома на МРТ: алгоритм сегментации достиг метрики Dice 85,5%
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и Университета Джадавпур (Индия) разработали алгоритм для сегментации глиобластомы на МРТ головного мозга. Метод выделяет три вида тканей: ядро опухоли, некроз и отёк; среднее значение метрики Dice на тестовой выборке составило 85,5%.
Алгоритм объединяет прогнозы трёх нейросетей — SegResNet, UNETR и SwinUNETR — с помощью рангового голосования. Ручная сегментация одного изображения занимает около 60 минут. Исследователи рассматривают метод как возможную основу системы поддержки врачебных решений; результаты работы опубликованы в журнале Biomedical Signal Processing and Control.
Главное
- Алгоритм создан исследователями СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и Университета Джадавпур в Индии.
- Метод сегментирует ядро опухоли, некроз и отёк на МРТ головного мозга.
- Среднее значение метрики Dice на тестовой выборке составило 85,5%.
- Для ручной сегментации одного изображения требуется около 60 минут.
- В алгоритме объединяются прогнозы SegResNet, UNETR и SwinUNETR.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация