RADIANT-ПЭТ: ИИ помогает точнее выявлять поражения при ПЭТ/КТ

Учёные разработали фреймворк RADIANT-PET для более точной сегментации очагов поражения при ПЭТ/КТ-сканировании. Система сочетает модель сегментации на уровне вокселей с большой языковой моделью (LLM): сначала выделяются области-кандидаты, затем они преобразуются в текстовые описания с данными об интенсивности, морфологии и анатомическом контексте. LLM определяет, является ли кандидат истинным поражением или ложным срабатыванием — при этом может использовать радиологические отчёты. Работу модели дополнительно оптимизируют с помощью обучения с подкреплением. В тестах на датасетах AutoPET и OSU система показала лучшие результаты по сравнению с методами, которые опираются только на изображения — особенно когда к анализу добавляли радиологические отчёты. Это поможет врачам точнее диагностировать онкологические заболевания и избегать ложных срабатываний.