यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
2024 ऑटोपीईटी प्रतियोगिता का उद्देश्य, ट्रेसर के प्रकार को जाने बिना, एफडीजी या पीएसएमए-आधारित ट्रेसरों का उपयोग करके पीईटी/सीटी स्कैन के लिए एक पूर्णतः स्वचालित घाव विभाजन एल्गोरिथम विकसित करना था। यह शोधपत्र बताता है कि nnUNetv2 फ्रेमवर्क का उपयोग करके छह-मॉडल समूहों के दो सेटों को कैसे प्रशिक्षित किया जाए और एमआईपी-सीएनएन का उपयोग करके विभाजन के लिए मॉडल सेट का चयन कैसे किया जाए।
Takeaways, Limitations
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Takeaways: हम nnUNetv2 फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए, विभिन्न ट्रेसरों का उपयोग करके PET/CT स्कैन में घाव विभाजन की समस्या का एक प्रभावी समाधान प्रस्तुत करते हैं। MIP-CNN का उपयोग करने वाली एक मॉडल चयन रणनीति विभिन्न ट्रेसरों के लिए अनुकूलनशीलता को बढ़ाती है।
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Limitations: यह शोधपत्र एक विशिष्ट ढाँचे और मॉडल के विवरण पर केंद्रित है, और इसमें अन्य दृष्टिकोणों के साथ तुलनात्मक विश्लेषण का अभाव है। विभिन्न अनुरेखकों (जैसे, स्कैन गुणवत्ता, घाव का आकार) के अलावा अन्य चरों के प्रभाव का विश्लेषण अपर्याप्त है। वास्तविक नैदानिक स्थितियों में प्रदर्शन सत्यापन परिणाम प्रस्तुत नहीं किए गए हैं।
