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Autopet III Challenge: Incorporating Anatomical Knowledge into nnUNet for Lesion Segmentation in PET/CT
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内容提要
本研究提出了一种结合解剖知识与nnUNet模型的方法，以提高PET/CT成像中的病灶分割准确性。在FDG和PSMA数据集上的验证结果显示，该方法的Dice分数分别为76.90%和61.33%。
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关键要点
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本研究提出了一种结合解剖知识与nnUNet模型的方法，以提高PET/CT成像中的病灶分割准确性。
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该方法通过结合解剖标签并训练nnUNet集成模型，旨在提高分割性能。
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在FDG和PSMA数据集上的交叉验证结果显示，该方法的Dice分数分别为76.90%和61.33%。
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病灶分割的准确性对于肿瘤特征的精确描述及个性化治疗方案的制定至关重要。
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