Đánh giá hiệu năng một số kỹ thuật học sâu cho phân vùng mạch máu gan trong ảnh chụp cắt lớp vi tính

Bài viết trình bày đánh giá hiệu năng phân vùng mạch máu gan giữa kỹ thuật học sâu dựa trên mạng nơ-ron tích chập (3D-ResUNet, 2D/3D nn-UNet) và kỹ thuật học sâu sử dụng mạng nơ-ron Transformer (TransUNet, Swin-UNet, MedT). Dữ liệu ảnh chụp CLVT sử dụng để huấn luyện và đánh giá được thu thập từ nhiều cơ sở y tế trên thế giới bao gồm ảnh chụp CLVT sử dụng bức xạ liều thông thường và liều thấp.

Từ khóa: Phân vùng mạch máu gan, Mạch máu gan lớn, Kỹ thuật học sâu, Mạng nơ-ron tích chập, Mạng nơ-ron Transformer