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...