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ARANet：基于注意力的残差对抗网络及深度监督用于宫颈癌放射治疗剂量预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用深度学习模型将无结构图像转化为结构化图形，并开发了一种名为DoseGNN的剂量图神经网络模型，用于预测剂量体积直方图（DVH）。与其他DL模型相比，DoseGNN模型在预测上取得了较好的效果，并能与临床医生进行自然语言交互，实现治疗计划的调整。
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关键要点
- 本研究提出了一种将无结构图像转化为结构化图形的流程。
- 开发了名为DoseGNN的剂量图神经网络模型，用于预测剂量体积直方图（DVH）。
- DoseGNN模型在预测上优于其他深度学习模型，如Swim U-Net Transformer、3D U-Net CNN和普通MLP。
- DoseGNN模型的平方误差分别为80％、76％和41.0％。
- 模型通过与临床医生的自然语言交互，实现了治疗计划的无缝调整。
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