PLUS:非对比 CT 扫描上的即插即用增强型肝脏病灶诊断模型
图像与视频处理
2025-07-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
局灶性肝脏病灶是体检中常见的临床表现。肝脏恶性肿瘤的早期诊断和干预对于提高患者生存率至关重要。尽管当前的 3D 分割范式能够准确检测病灶,但在区分肝脏良恶性病灶方面存在局限性,主要原因在于其无法区分不同病灶之间的细微差异。此外,现有方法主要依赖于多期对比增强 CT 和磁共振成像等专业成像模态,而非对比 CT(NCCT)在常规腹部成像中更为普遍。为了解决这些局限性,我们提出了 PLUS,这是一个即插即用框架,可增强任意 3D 分割模型在 NCCT 图像上的 FLL 分析能力。在涉及 8,651 名患者的大量实验中,PLUS 与现有方法结合表现出显著提升,病灶级别 F1 分数提高 5.66%,恶性患者级别 F1 分数提高 6.26%,良性患者级别 F1 分数提高 4.03%。我们的结果表明,PLUS 具有利用广泛可用的 NCCT 成像大幅改善恶性 FLL 筛查的潜力。
引用
@article{arxiv.2507.03872,
title = {PLUS: Plug-and-Play Enhanced Liver Lesion Diagnosis Model on Non-Contrast CT Scans},
author = {Jiacheng Hao and Xiaoming Zhang and Wei Liu and Xiaoli Yin and Yuan Gao and Chunli Li and Ling Zhang and Le Lu and Yu Shi and Xu Han and Ke Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.03872},
year = {2025}
}
备注
MICCAI 2025 (Early Accepted)