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基于三维扩散模型的 [18F] F-FDG PET/CT 图像头颈肿瘤分割
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种融合-分叉学习框架，用于多模态图像的生存预测。实验证明，我们的网络（XSurv）在头颈部PET-CT图像的生存预测中优于现有方法。
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关键要点
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提出了一种融合-分叉学习框架用于多模态图像生存预测。
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使用混合并行交叉注意力块（HPCA）融合多模态特征。
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在分叉解码器中使用区域特定注意力门（RAG）块筛选与病变区域相关的特征。
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框架在头颈部PET-CT图像的生存预测中得到了验证。
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实验结果表明，网络（XSurv）优于现有的生存预测方法。
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