Автоматическая сегментация опухолей головы и шеи играет ключевую роль в радиомике и анализе медицинских изображений. В работе представлен метод, объединяющий возможности сверточных нейронных сетей (CNN) и алгоритмов гибридных активных контуров. На первом этапе многоканальная сеть 3D U-Net обрабатывает совмещенные данные ПЭТ и КТ для предварительного выделения области опухоли. Затем, используя ансамбли моделей, авторы оценивают неопределенность сегментации, что позволяет уточнить границы новообразований.
Ученые разработали метод автоматической сегментации опухолей головы и шеи на комбинированных снимках КТ и ПЭТ. Подход сочетает мощь нейросетей 3D U-Net и классических гибридных активных контуров для максимально точного определения границ новообразований. Это решение упрощает радиомический анализ и помогает врачам эффективнее планировать лечение.