自己蒸留型マスクされた画像トランスフォーマーの縦断MRIにおける可能性 - 頸部リンパ節転移の自動セグメンテーション 報告の紹介 放射線治療におけるがん腫の自動セグメンテーション技術は、スピードの向上と手作業によるリーダー間の差異の低減を約束するものです。放射線腫瘍学の臨床実践において、正確かつ迅速な腫瘍のセグメンテーションは、患者の個別化された治療において非常に重要です。Memorial Sloan Kettering Cancer Centerの研究者らによるこの研究は、マスクされた画像モデリングによるビジョントランスフォーマー (SMIT) アルゴリズムを用いて、経時的T2強調MRI画像における頭頸部扁平上皮がん患者の頸部リンパ節転移の自動セグメンテーション精度を実現・評価することを目...

卷積ニューラルネットワーク(CNN)に基づく画像分割パイプラインを用いた個体化された猫の脊髄刺激モデリング 背景と研究動機 脊髓刺激(Spinal Cord Stimulation, SCS)は、慢性疼痛管理に広く使用されている治療法です。近年、SCは神経活動を調節し、失われた自律または感覚運動機能を回復させるためにも使用されています。個別化されたモデリングと治療計画は、SCを安全かつ効果的に行うための重要な側面です。しかし、必要な詳細さと精度のあるスパイン模型の生成には、人間の専門家による時間のかかる手動の画像分割が必要となります。したがって、限られたデータでも高品質の解剖学的モデルを生成できるよう、自動化された分割アルゴリズムが切実に求められています。 論文の出典 本論文は、Alessa...