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CPTAC-LUAD
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人工智能利用视觉词汇绘制肺癌生长模式图
研究人员开发了一种新颖的弱监督视觉词袋（BoVW）流水线，用于从全切片图像中绘制肺腺癌生长模式图。该方法利用冻结的基础模型嵌入来学习视觉词汇，从而能够创建可解释的空间模式图。该流水线在临床相关任务（包括肿瘤/健康分类和组织学分级分类）上表现出强大的性能，通过保留关键的异质性，在某些方面优于传统的监督方法。
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新的生存模型验证方法显示出队列依赖的性能
研究人员开发并验证了一种名为drcosarc的方法，这是一种用于离散时间多实例学习生存模型的事后保形包装器。该方法在来自The Cancer Genome Atlas (TCGA)和Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC)的多个队列中进行了测试。评估侧重于反向概率审查加权 (IPCW) 估计和中位数下预测界限 (LPB)，结果显示性能因队列、患者级别单位、估计量和审查假设而异。