개발도구 연구
MUST-PET: MUltimodal Self-supervised learning across Tracers for whole-body PET/CT-based lesion segmentation
ARarXiv
MUST-PET는 전신 PET-CT 병변 분할을 위한 다중 모드·다중 추적자 자기지도 학습 프레임워크다.
세 줄 요약
- FDG와 PSMA 추적자 PET-CT로 학습·검증하고, 한 모드를 일부 가려 PET·CT 보완 정보로 재구성한다.
- 재구성 오류를 줄이고 처음부터 학습한 모델보다 병변 분할을 개선하며, 라벨이 적거나 외부 데이터에서도 잘 동작한다.
- 희소 라벨과 도메인 시프트로 일반화가 제한되는 문제를 다루며, 독립 홀드아웃 데이터셋으로 평가했다.
MUST-PET는 전신 PET-CT 병변 분할을 위한 다중 모드·다중 추적자 자기지도 학습 프레임워크다.