ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-23
FusionSwinUNETR: мультимодальная модель глубокого обучения для сегментации образований брюшной полости на КТ у детей
Оригинальное название: FusionSwinUNETR: A multimodal deep learning model for abdominal mass segmentation in pediatric CT
Исследования солидных опухолей у детей ограничены нехваткой данных и опорой только на визуализацию. Команда разработала FusionSwinUNETR, который подаёт метаданные пациента и написанные врачами заключения в основу SwinUNETRv2 вместе с КТ-изображениями для сегментации образований в брюшной полости. На 750 детях с 12 типами образований он превзошёл базовую модель, использующую только изображения, по всем метрикам: коэффициент Dice вырос с 0,882 до 0,900, а ошибка границы (HD95) снизилась на 46%, с 8,93 мм до 4,79 мм.