CT 肿瘤 AI 实测:80 名健康人中误报 5 例,仍识别 52 例肾上腺癌中 33 例
MaziyarPanahi · x · 2026-11-03
作者在其 CT 肿瘤检测工具上做了健康人假阳性测试:在 80 份健康人腹部 CT 上用单块 GPU 推理,阈值 1 mL 以上时误报 5 例,同时在 52 例肾上腺癌中仍检出 33 例。他向放射科医生提出问题:AI 应该对多小的病灶发出提示？
配套开源了 Merlin-Cancer-Super 模型（Johns Hopkins 与 Stanford 合作,MITCAI 2025 最佳论文方法 R-Super）:
- R-Super 用 LLM 从放射报告中提取肿瘤信息,转为体素级监督信号训练分割模型,新增 Volume Loss 与 Ball Loss,使分割结果与报告中肿瘤数量、直径、位置一致
- 在膀胱、胆囊、脾、食管、胃、十二指肠、前列腺、子宫、肾上腺共 9 个器官的肿瘤检测与分割上超越现有公开模型和主流 VLM
- 训练数据基于 Stanford 的 25,494 张 CT（Merlin Plus 数据集）,作者提示 NIH 扫描可能与训练数据有重叠,且健康与癌症扫描来自不同医院
模型权重与数据集均已在 Hugging Face 开放（CC BY-NC-ND 许可）。
所属事件:开发者实测自研 CT 肿瘤检出工具：80 份健康样本误报 5 例(2 条相关)→
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