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Autopet III挑战：将解剖学知识融入nnUNet以进行PET/CT中的病灶分割
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过结合解剖标签和训练nnUNet集成模型，解决了PET/CT成像中病灶分割准确性问题。在FDG和PSMA数据集上的交叉验证中，该模型的Dice分数分别达到了76.90%和61.33%，验证了其有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，结合解剖标签和训练nnUNet集成模型。
- 该方法解决了PET/CT成像中病灶分割的准确性问题。
- 研究旨在提高肿瘤特征的精确描述及个性化治疗方案的制定。
- 模型在FDG和PSMA数据集上的交叉验证中，Dice分数分别达到了76.90%和61.33%。
- 验证了该模型在不同示踪剂下的有效性。
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