Deep Learning for Automated Meningioma Segmentation: Toward Clinical Integration and Workflow Efficiency
Diese Studie zeigt, dass ein vollständig automatisiertes 3D-tiefes Lernmodell bei der Segmentierung von Meningeomen in multiparametrischen MRT-Aufnahmen eine hohe Genauigkeit und Generalisierbarkeit erreicht, klinische Plausibilität gegenüber Referenzannotationen übertrifft und eine schnelle Integration in den Arbeitsablauf ermöglicht.