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通用肿瘤Transformer来了!UniT:检测、分割和诊断八种 ...

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发表于 2023-2-10 13:30:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
本文提出一个通用的肿瘤Transformer(UniT)模型,用于在CT扫描中检测、分割和诊断(肿瘤特征)八个主要的癌变器官,其使用10042名患者的大规模CT图像进行端到端训练。
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UniT



Towards a Single Unified Model for Effective Detection, Segmentation, and Diagnosis of Eight Major Cancers Using a Large Collection of CT Scans
单位:阿里巴巴达摩院, JHU, 中山大学, 四川省肿瘤医院, 浙江大学第一附属医院, 中国医科大学附属盛京医院, 广东省人民医院
论文:https://arxiv.org/abs/2301.12291
在临床实践中,放射科医生通常会进行全身多器官多疾病检测和诊断,而大多数医疗AI系统的构建都是为了专注于少数疾病的单一器官。这可能会严重限制人工智能的临床应用。一定数量的AI模型需要特定组装,以匹配人类读取CT扫描的诊断过程。
在本文中,我们构建了一个通用的肿瘤Transformer(UniT)模型,用于在CT扫描中检测(肿瘤的存在和位置)和诊断(肿瘤特征)八个主要的癌变器官。UniT是一个基于查询的Mask Transformer模型,具有多器官和多肿瘤语义分割的输出。


我们将对象查询解耦为器官查询、检测查询和诊断查询,并进一步建立三组之间的层次关系。这种临床灵感来源的架构有效地帮助了肿瘤的组织间和组织内表征学习,并有助于解决这些复杂的、解剖相关的多器官癌症图像读取任务。


UniT使用10042名患者的精心策划的大规模CT图像进行端到端训练,这些患者包括八种主要类型的癌症和发生的非癌症肿瘤(所有患者均通过放射科医生注释的3D肿瘤掩模进行病理学确认)。


实验结果

在631名患者的测试集上,UniT在一组临床相关评估指标下表现出了强大的性能,在肿瘤检测、分割和诊断方面大大优于多器官分割方法和八个单器官专家模型的组合。这样一个统一的多肿瘤图像读取模型(UniT)可以显著减少组合多系统模型产生的假阳性数。这朝着通用的高性能癌症筛查工具迈进了一步。










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