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机构名称：
¥ 1.0
摘要。胶质母细胞瘤是一种高度侵略性的脑肿瘤，由于预后不良和发病率高，构成了重大挑战。偏微分方程的模型通过模拟患者特异性肿瘤行为来改善放射疗法计划，提供了有希望的潜力来增强治疗结果。但是，由于蒙特卡洛采样和进化算法等优化方法的高计算授权，模型校准仍然是瓶颈。为了解决这个问题，我们最近引入了一种方法，该方法利用了具有基于梯度的优化的神经向前求解器，以显着减少校准时间。此方法需要高度准确且完全可区分的远期模型。我们研究了多个架构，包括（i）增强的肿瘤，（ii）修饰的NNU-NET和（iii）3D Vision Transformer（VIT）。优化的肿瘤酸盐取得了最佳的总体结果，在肿瘤轮廓匹配和体素级别的肿瘤级预测中都表现出色。它相对于基线模型减半，并在所有肿瘤细胞浓度阈值中达到了最高的骰子得分。我们的研究表明，向前求解器绩效的提高，并概述了重要的未来研究方向。我们的源代码可在https://github.com/zeinebzh/ tumornetsolvers
arxiv：2501.08226v1 [CS.CV] 2025年1月14日
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