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CSAW-CC
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新AI框架利用多视图乳腺X线摄影增强乳腺癌风险预测
研究人员开发了FlexLMV-Net，一个用于利用乳腺X线摄影预测乳腺癌风险的新框架。该系统明确对齐多次筛查检查中的组织区域，并整合了头尾（CC）和内侧斜位（MLO）视图的信息。FlexLMV-Net可以处理可变数量的既往检查，并在基准数据集上展示出优于现有方法的性能，显示出对各种患者亚组和癌症类型的益处。此外，研究人员还引入了一个开源基准，以标准化乳腺癌风险预测模型的评估。
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新框架利用历史数据改进乳腺钼靶检查风险预测
研究人员开发了一个名为 SEM-HD（Single-Exam Mammography risk prediction with privileged History Distillation）的新框架，以利用乳腺钼靶检查数据改进乳腺癌风险预测。该方法在训练过程中利用纵向历史数据作为特权信息，使得模型即使在部署时无法获得先前的检查数据，也能保持预测准确性。通过保留时间建模结构，SEM-HD 在多个数据集上展示了在 AUC 和 pAUC …
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新型LMV-Net模型利用纵向乳腺X线摄影数据改进乳腺癌风险预测
研究人员开发了LMV-Net，一种利用纵向乳腺X线摄影数据预测乳腺癌风险的新型深度学习模型。该模型在一个明确对齐的纵向框架内联合分析互补的CC和MLO视图，解决了先前方法仅使用单一视图或缺乏明确时间对齐的局限性。在公共数据集上的评估显示，LMV-Net的性能持续优于现有方法，凸显了其在增强风险分层和个性化筛查方面的潜力。