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前列腺微超声专用基础模型muFM研究进展
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AI 综述
2026年10月5日，medRxiv发布预印本，研究者开发了前列腺微超声（MicroUS）专用基础模型muFM。该模型基于780例患者的1,736,391张无标注图像，采用DINOv2式自监督学习进行预训练。在仅使用10%训练扫描时，muFM在前列腺包膜分割上Dice达93.8%、尿道分割58.4%，优于最强对比模型的87.9%和47.0%；病灶定位在每3D容积2个假阳性下灵敏度约0.75。目前该研究为预印本，尚未见后续报道。
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最新进展10月5日 08:00
medRxiv预印本发布muFM，10%训练数据下分割与病灶定位优于对比模型。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- medRxiv 预印本基于MicroUS专用基础模型muFM实现数据高效的前列腺微超声图像分析
研究者开发了前列腺微超声（MicroUS）专用基础模型muFM，基于780例患者1,736,391张无标注图像以DINOv2式自监督学习预训练。在仅用10%训练扫描时，muFM前列腺包膜分割Dice达93.8%、尿道分割58.4%，优于最强对比模型的87.9%和47.0%；病灶定位在每3D容积2个假阳性下灵敏度约0.75。
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