الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · Nature (computational biology) · 2026-10-23

FusionSwinUNETR: نموذج تعلّم عميق متعدد الوسائط لتجزئة الكتل البطنية في التصوير المقطعي المحوسب للأطفال

العنوان الأصلي: FusionSwinUNETR: A multimodal deep learning model for abdominal mass segmentation in pediatric CT

تتسم أبحاث الأورام الصلبة لدى الأطفال بقلة البيانات والاعتماد على التصوير وحده. طوّر الفريق FusionSwinUNETR الذي يغذّي هيكل SwinUNETRv2 بالبيانات الوصفية للمريض وبالملاحظات التي يكتبها الأطباء إلى جانب صور CT لتجزئة الكتل البطنية. وعلى 750 طفلًا لديهم 12 نوعًا من الكتل، تفوّق على النموذج المعتمد على الصور فقط في كل المقاييس، إذ ارتفع معامل Dice من 0.882 إلى 0.900 وانخفض خطأ الحدود (HD95) بنسبة 46%، من 8.93 mm إلى 4.79 mm.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →