多中心非增强CT腹部疾病诊断与报告生成基准

A Multi-Center Benchmark for Abdominal Disease Diagnosis and Report Generation from Non-Contrast CT

精选理由

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。

AI 摘要

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。

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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。

arXiv cs.LGMultiphasic contrast-enhanced CT (CECT) is widely used for abdominal lesion characterization, yet it carries inherent risks of contrast-induced nephropathy, escalates acquisition burden, and heavily contributes to radiol