
Глубокое обучение для автосегментации мишени при КТ-навигации брахитерапии рака шейки матки: сравнение 2D U-Net, 3D U-Net и nnFormer
Сравнительное исследование трех архитектур нейросетей для автоматической сегментации высокорискового клинического целевого объема (HR-CTV) при КТ-навигации брахитерапии рака шейки матки показало преимущество 3D U-Net: DSC 0.848 ± 0.059, HD95 2.755 ± 1.688 мм, 91% контуров требовали минимальной коррекции врачом.



















