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head and neck cancer
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AI为头颈癌CT扫描合成PET图像
研究人员开发了一种新颖的深度学习框架，旨在为头颈癌患者的常规CT扫描合成类似PET的图像。该双路径系统结合了用于定量SUV估计的回归U-Net和用于真实纹理合成的条件生成对抗网络。该集成方法旨在提供补充代谢信息，可能有助于影像分诊和临床决策支持，但不能替代诊断性PET扫描。
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AI模型利用患者报告数据预测癌症患者吞咽困难风险
研究人员开发了一种新颖的两阶段堆叠模型，用于预测吞咽困难的风险，吞咽困难是头颈癌治疗的常见副作用。该模型整合了患者报告结局（PROs）和结构化临床变量，提供了一种实用的、无需成像的风险分层方法。研究发现，对MDADI问卷的个体反应提供了有价值的预测信息，并且该可解释框架突出了与吞咽障碍相关的特定症状模式和临床因素。
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新的AI框架增强临床生存预测和可解释性 · 跟踪4个来源
研究人员开发了两个新的框架，用于改进临床环境中的生存预测。ChronoSurv利用异构分层有向图将患者护理建模为进程感知的临床轨迹，在头颈癌生存分析中表现出最先进的性能。另一方面，AdaCSM采用混合专家方法创建个体化患者表示和专业风险预测器，从而提高不同临床队列的预测准确性和可解释性。