将高质量MRI知识转移到低质量MRI以进行成人胶质瘤诊断
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究针对撒哈拉以南非洲低质量MRI技术对成人胶质瘤早期诊断造成的影响，提出了一种创新的模型训练策略。通过利用BraTS-GLI 2021获奖模型，并结合不同训练方法，得出初步训练与微调相结合的方法效果最佳，表现出高质量数据集在训练中的重要性。研究结果强调了深度学习在资源有限环境下改善胶质瘤诊断的潜力。
本研究结合Segment Anything Model（SAM）与投票网络，提出了一种针对多模态脑胶质瘤分割的新方法，适应非洲数据集的复杂性。通过边界框指导提示（SAMBA），该方法有效应对肿瘤异质性问题，尽管扫描质量较低，但在资源有限的环境中具有潜力，能够改善临床决策和神经肿瘤学研究。实验结果表明，SAM在BraTS-Africa数据集上的分割效果良好。
