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官方账号arXiv cs.AI@Rafi Ibn Sultan, Chengyin Li, Yiannos Demetriou, Ahmed I. Ghanem, Joshua P. Kim, Justine Cunningham, Hassan Bagher-Ebadian, Dongxiao Zhu, Kundan S. Thind
推荐理由：放疗圈看过来，这个模型把左前降支动脉分割做得更准，比nnU-Net和Swin UNETR都强，还用了LoRA省显存，值得试试。
LAD分割
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8月13日
18:01
NA-UNETR是一种基于Transformer的3D分割模型，专门用于自由呼吸非增强CT中左前降支（LAD）动脉的精细分割。该模型在1000个CTA体积上预训练，并通过LoRA在20个CT扫描上微调，使用Dice-Focal与Hausdorff组合损失，经同方差不确定性动态平衡。在内部数据集上，NA-UNETR达到45.64% Dice、38.16 mm HD95和10.01 mm ASD，Dice较nnU-Net提升3.10个百分点，HD95较Swin UNETR降低2.96 mm。在ImageCAS上获得79.49% Dice、8.89 mm HD95和1.02 mm ASD。消融实验证实残差块、可变卷积核和不确定性加权损失均有效。