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Une étude publiée dans Radiography analyse l’utilisation du modèle d’apprentissage profond Att-U-Net pour segmenter les tissus pulmonaires et les tumeurs à partir d’images PET-CT, afin d’améliorer le diagnostic du cancer du poumon. Les résultats montrent de bonnes performances (DSC 0,81 et IoU 0,69), suggérant que ce modèle pourrait renforcer la précision clinique et faciliter la planification des traitements.
