本稿では、腫瘍セグメンテーションと生存予測を段階的に学習する新しい深層学習モデルAdaMSSを提案し、PET/CT画像からの生存予測における従来手法を超える精度を達成したことを報告する。本研究の目的は、PET/CT画像から腫瘍セグメンテーションと生存予測を共同学習する、適応的なマルチモダリティセグメンテーションtoサバイバルモデル(AdaMSS)を開発することである。方法AdaMSSは、データ駆動型融合戦略を用いてPET/CT画像から特徴を抽出する適応融合(Ada-fusion)エンコーダと、タスク関連のターゲット領域に適応的に焦点を当てるためにアテンションゲートモジュールを採用する適応フォーカス(Ada-focus)デコーダで構成されている。AdaMSSは、最初に腫瘍セグメンテーションのために事前学習され(ステージI)、次に生存予測のために微調整される(ステージII)、セグメンテーションtoサバイバル学習(SSL)戦略によって学習される。ステージIで生成されたセグメンテーションマスクは、ステージIIでの生存予測の微調整を促進するために、ハンドクラフトされたラジオミクス特徴を抽出するために活用できる。2021/2022チャレンジのトップパフォーマンス手法を含む、最先端の生存予測手法よりも優れていることが実証された。結論AdaMSSは、PET/CT画像からの生存予測のための有望なアプローチである。SSL戦略とデータ駆動型融合戦略により、AdaMSSは、異なるトレーニングステージで異なるトレーニングターゲット(すなわち、腫瘍セグメンテーションまたは生存予測)に対して、そのフォーカス領域と融合戦略を自己適応させることができる適応モデルとして設計されている。腫瘍セグメンテーションと生存予測を段階的に学習する新しい深層学習モデルAdaMSSを提案。マルチモダリティ画像情報を融合するためのデータ駆動型戦略を提案。2つの大規模臨床データセットを用いてAdaMSSを評価し、最先端の精度を達成。他の疾患(例:脳腫瘍、肺がん)や他のマルチモダリティ画像(例:マルチパラメトリックMRI、PET/MRI)を用いてAdaMSSをさらに検証する。探索空間により多くの融合操作(例:クロスモーダルトランスフォーマー)を含めることを調査する。