Deep Learning for Automated Meningioma Segmentation: Toward Clinical Integration and Workflow Efficiency
Cette étude démontre qu'un modèle d'apprentissage profond 3D entièrement automatisé atteint une haute précision et une grande généralisabilité dans la segmentation des méningiomes sur l'IRM multiparamétrique, surpassant les annotations de référence en termes de plausibilité clinique tout en permettant une intégration rapide au flux de travail.