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标签：CECT×
6月16日
20:46
12:09
12:09arXiv cs.LG@Mariam Elbakry, Aliaa Sayed Sheha, Salma Hassan Tantawy, Aya Yassin, Concetto Spampinato, Karim Lekadir, Xiaomeng Li, Marawan Elbatel
该论文提出一个多中心基准，用于从单期非增强CT（NCCT）合成对比增强CT（CECT）特征，实现多器官腹部疾病诊断和自动报告生成。数据集包含来自两个中心的配对NCCT-CECT影像及增强报告，分为内部集和外部验证集。在统一评估协议下，五种深度学习架构（胸部专用、腹部专用、通用多模态）被基准测试。实验表明NCCT保留诊断信号，内部集平均多器官AUC达69.1%，外部集为63.1%。研究公开了数据集和代码（GitHub），旨在推动更安全、低资源、可及的免对比成像工作流。
论文NCCTCECT腹部疾病诊断放射报告生成多中心基准
推荐理由：这篇论文发布了首个多中心非增强CT诊断基准，用NCCT就能达到CECT六到七成AUC，有望减少造影剂风险和辐射。
原文
6月12日
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6月11日
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