International Society of Urological Pathology (ISUP) Consensus Conference on Handling and Staging of Radical Prostatectomy Specimens. Working group 2: T2 substaging and prostate cancer volume
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新框架探究前列腺 MRI 分级模型中的临床协变量依赖性
研究人员开发了一种新颖的因果推理框架，用于分析前列腺 MRI 分级深度学习模型如何整合临床协变量。这种对抗性方法旨在区分模型中有用的疾病相关信号和非泛化的捷径信息。通过抑制个体临床变量的可解码性，研究发现年龄、BMI 和饮酒等因素在被抑制时，提高了 ISUP Grade Group 分类的曲线下面积 (AUC)，表明它们代表了非泛化信息。相反，抑制 PSA 和前列腺体积会降低 AUC，表明它们与任务相关。
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新的ProsMAE框架增强了组织病理学表示学习
研究人员开发了ProsMAE，一个新颖的多源掩码自编码器（Masked Autoencoder）框架，用于组织病理学表示学习。该方法利用来自PANDA、CAMELYON17和BRACS等不同数据集的图块来训练一个能够处理组织形态和采集条件变化的编码器。然后将预训练的编码器迁移用于ISUP分级分类，与标准的MAE基线相比，性能有所提高。