сегментация

Исследование предлагает практический фреймворк для малоэталонного развертывания предобученных трансформеров МРТ в различных задачах нейровизуализации. Авторы используют стратегию предобучения Masked Autoencoder на 31 миллионе 2D срезов МРТ и демонстрируют state-of-the-art результаты с точностью 99.24% и превосходными показателями сегментации.

Исследование представляет метод DeepBranchAI — каскадный рабочий процесс для автоматической сегментации трехмерных разветвленных структур в биологических системах. Методология основана на итеративном цикле: случайные леса генерируют предварительные сегментации на основе минимальных аннотаций, эксперты уточняют результаты, что позволяет постепенно приближаться к эталонным данным. По мере накопления размеченных данных обучение переходит от 2D к 3D архитектурам, систематически расширяя ограниченные наборы данных. Валидация на митохондриальных сетях, полученных методом сканирующей электронной микроскопии с фокусированным ионным пучком (FIB-SEM, разрешение 15 нм), показала коэффициент сходства Дайса 0,942 при пятикратной кросс-валидации. При переносе обучения на сосудистые сети (датасет VESSEL12, КТ-объемы, разница в размере вокселей 30 000 раз) с использованием всего 10% целевых данных достигнута точность 97,05% против ground truth, что подтверждает обобщаемость топологических принципов. Метод сокращает время аннотации с месяцев до недель и трансформирует разреженные начальные метки в надежные обучающие наборы. Полная реализация, обученные веса и код валидации предоставлены в открытом доступе, что делает метод доступным для медицинского сообщества.