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Fredrik K. Gustafsson
Fredrik K. Gustafsson
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深度学习可从组织图像预测基因表达
研究人员开发并验证了能够直接从癌症组织的全切片图像（WSI）预测基因表达的深度回归模型。这些模型利用基于注意力的多实例学习和病理基础模型，在多个数据集上表现出色。在独立队列上的外部验证证实了模型泛化和恢复临床相关分子信息（如PAM50基因集）的能力，并保留了患者生存的预后价值。
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病理基础模型在乳腺癌生存预测方面进行基准测试
一项新研究使用组织病理图像对病理基础模型（PFMs）在预测乳腺癌生存方面的表现进行了基准测试。该研究在三个独立的患者队列中评估了多个PFMs，发现H-optimus-1表现最佳。第二代PFMs普遍优于早期模型，尽管性能提升已变得不显著。值得注意的是，一个较小的蒸馏模型H0-mini取得了比其更大的对应模型H-optimus-0更好的结果，同时效率也显著提高。