Anatomically-guided Masked Autoencoder with Domain-Adaptive Prompting (AMAP) for multimodal cerebral aneurysm detection and segmentation
8.0
来源：
Nature
关键字：
AI medical imaging
发布时间：
2025-12-08 19:32
摘要：
AMAP（解剖引导的掩蔽自编码器）是一种新型的脑动脉瘤检测框架，旨在提高小于5mm的动脉瘤检测率。该框架结合了解剖引导的自监督重建、领域自适应提示和边界感知对比学习，显著提高了检测的准确性和鲁棒性。研究结果表明，AMAP在多个公共数据集上表现优异，具有重要的临床应用前景。
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关键证据
AMAP在三个公共数据集上超越了现有的基线模型。
AMAP显著提高了小动脉瘤的检测率，减少了假阳性。
该研究展示了AMAP在临床应用中的潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
AMAP（解剖引导的掩蔽自编码器）是一种新型的脑动脉瘤检测框架，旨在提高小于5mm的动脉瘤检测率。该框架结合了解剖引导的自监督重建、领域自适应提示和边界感知对比学习，显著提高了检测的准确性和鲁棒性。研究结果表明，AMAP在多个公共数据集上表现优异，具有重要的临床应用前景。