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官方账号arXiv cs.AI@Pablo Lozano-Jimenez, Sergio Romero-Tapiador, Ruben Tolosana
推荐理由：AUTOPET V挑战的新模型，结合解剖知识和交互式训练，能更准确分割PET/CT中的病变。
nnU-Net
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8月31日
09:36
研究人员为AUTOPET V挑战开发了基于nnU-Net的全身病变分割模型。该模型采用两阶段训练：预训练产生初始分割结果，在线交互阶段学习利用涂鸦提示逐步优化预测。通过器官监督减少生理摄取导致的假阳性，并添加示踪剂分类器处理FDG和PSMA两种示踪剂。四折交叉验证显示器官监督模型性能最佳且稳定，交互阶段每次提示都能提高Dice分数。