研究人员开发了一个深度学习框架，利用CT扫描来预测卵巢癌患者对新辅助化疗的反应。该模型分析来自治疗前CT图像的3D病灶掩码，对切片进行编码并将其聚合成体积表示。这种方法结合了分类损失与对比正则化和硬负例挖掘，以更好地区分响应者和非响应者。在280名患者的队列中进行测试，该模型达到了0.73的ROC-AUC，表明其作为基于影像的分层工具的潜力。 AI
影响 提供了一种潜在的非侵入性工具来对卵巢癌患者进行分层，指导治疗决策并避免无效疗法。
排序理由 该集群描述了一篇学术论文，其中详细介绍了一种用于医学图像分析的新深度学习方法。
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