AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-23

FusionSwinUNETR: শিশুদের CT-তে পেটের ভর সেগমেন্টেশনের জন্য একটি মাল্টিমোডাল ডিপ লার্নিং মডেল

মূল শিরোনাম: FusionSwinUNETR: A multimodal deep learning model for abdominal mass segmentation in pediatric CT

শিশুদের কঠিন টিউমার গবেষণা সীমিত, কারণ ডেটা দুষ্প্রাপ্য এবং কেবল ইমেজিংয়ের ওপর নির্ভরতা রয়েছে। দলটি FusionSwinUNETR তৈরি করেছে, যা পেটের ভর সেগমেন্ট করতে CT ছবির পাশাপাশি রোগীর মেটাডেটা ও চিকিৎসকের লেখা পর্যবেক্ষণ একটি SwinUNETRv2 ব্যাকবোনে প্রদান করে। 12 ধরনের ভরযুক্ত 750 শিশুর মধ্যে এটি প্রতিটি মেট্রিকে কেবল-ইমেজ বেসলাইনকে ছাড়িয়ে গেছে, Dice 0.882 থেকে বেড়ে 0.900 হয়েছে এবং সীমানা ত্রুটি (HD95) 46% কমে 8.93 mm থেকে 4.79 mm হয়েছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →