AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-23
FusionSwinUNETR：小児CTにおける腹部腫瘤のセグメンテーションのためのマルチモーダル深層学習モデル
原題: FusionSwinUNETR: A multimodal deep learning model for abdominal mass segmentation in pediatric CT
小児の固形腫瘍の研究は、データの不足や画像だけに頼ることによる制約を受けている。研究チームは、CT画像に患者のメタデータと臨床医の所見を組み合わせて学習させる、マルチモーダル領域分割モデル「FusionSwinUNETR」を提案した。750人の小児患者・12種類の腫瘤を対象とした評価で、画像のみのモデルより全指標で改善し、Dice係数は0.882から0.900に、境界誤差（HD95）は8.93mmから4.79mmへ46%減少した。