本研究提出了一种新的3D语义不对称肿瘤分割方法，针对鼻咽癌放射治疗中的低对比度肿瘤体积分割问题。该方法通过优化体素距离，显著提高了分割性能，Dice分数提升至少2%，平均距离误差降低12%，有望提高临床治疗的准确性。

本文介绍了多种基于深度学习的多模态机器学习方法，以提高癌症患者生存率的预测准确性。研究涉及MaxCorr MGNN、SELECTOR和IMLSP等模型，利用图神经网络和多任务逻辑回归，结合不同数据模态，显著提升了预测性能和临床应用效果。

多模态磁共振成像在鼻咽癌的早期诊断和管理中至关重要。研究团队发布了首个包含277名患者的MRI数据集，利用深度学习开发了多个高精度的自动化诊断系统，推动了癌症诊断技术的发展。

本研究在马来西亚探讨鼻咽癌（NPC）与正常病例的差异，采用DenseNet架构进行图像分类，测试准确率为94.8%和67.0%。同时，开发了头颈部CT图像的分割模型，并在SegRap 2023挑战赛中获奖。此外，研究提供了23,101个小儿脑肿瘤患者的MRI数据，以推动精准医学的发展。

放疗是治疗鼻咽癌的主要有效策略，精确划定肿瘤区域和风险器官对辐射治疗至关重要。最近，深度学习在医学图像分割任务中取得了有希望的结果。本文详述了 SegRap2023 挑战赛，并分析了所有参与者的解决方案。

该研究使用深度学习成功实现了21个头颈部放射敏感器官的自动分割，并引入了表面Dice相似系数作为新指标。该模型具有较强的泛化能力，可提高放射治疗路径的效率、一致性和安全性。