基于Transformer的多中心CT影像胰腺导管腺癌及周围结构多类分割：性能评估与临床转化潜力

来自多中心的研究团队开发了一种基于深度学习的框架，用于自动化CT影像中胰腺导管腺癌(PDAC)及周围六类解剖结构的多类分割。通过对比UNet、nnU-Net等四种先进模型，发现Swin-UNet以92.4%的Dice相似系数(DSC)显著优于其他模型(p<0.001)，尤其对胰管(91.0%)和胆总管(91.8%)等挑战性结构表现优异，为PDAC精准诊疗提供了可靠工具。

　　

这项多中心研究瞄准胰腺导管腺癌(PDAC)诊疗的临床痛点，创新性地将Transformer架构引入医学影像分割领域。科研团队集结了3265例来自六家医疗机构的CT数据，像训练"医学影像侦探"般调教了UNet、nnU-Net等四位"AI选手"。通过五折交叉验证的严格考验，Swin-UNet这位"变形金刚"选手以92.4%的DSC成绩拔得头筹，对纤细如发丝的胰管(pancreatic duct)也能达到91%的识别准确率，其4.3毫米的豪斯多夫距离(dHD)更是接近人类专家水平。

有趣的是，所有模型在独立测试集(n=569)上都展现了"学霸"特质，但Swin-UNet凭借Transformer特有的长程注意力机制，像装了"显微望远镜"般精准捕捉到PDAC病灶与周围血管的复杂空间关系。统计检验(p<0.001)的铁证使其成为当之无愧的"分割冠军"，为实现从"AI辅助诊断"到"手术导航"的临床转化铺平了道路。这项研究不仅验证了Transformer在医学影像领域的巨大潜力，更为PDAC的精准分期和治疗方案制定提供了"数字解剖刀"级的技术支撑。