ЧАСТЬ ТЕЛА: Голова и шея (онкология)
ГОТОВНОСТЬ: Прототип (исследовательская разработка с высоким потенциалом для клинического внедрения)
СУТЬ: Разработана новая гибридная U-Net модель глубокого обучения с 3D многомасштабными модулями (включающими Трансформер для глобальных признаков и MSCB/EMCAD для детализации) для повышения точности и эффективности предсказания распределения дозы при лучевой терапии рака головы и шеи (HNC). Модель решает проблемы существующих систем, связанные с захватом дальних пространственных корреляций и несбалансированной точностью в областях высоких и низких доз, превосходя по точности аналоги и значительно ускоряя процесс планирования лечения, улучшая защиту здоровых органов и точность дозы в опухоли.
Источник: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42135557/