kidney cancer
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深度学习模型在标签高效癌症诊断方面展现出潜力
本研究论文探讨了监督学习、半监督学习和自监督学习这三种学习环境，旨在利用深度学习模型实现高效的癌症诊断。研究人员在肾癌、肺癌和乳腺癌的数据集上评估了Residual Network-50、Visual Geometry Group-16和EfficientNetB0。研究结果表明，半监督学习是传统监督学习的可行替代方案，尤其是在标记数据稀缺的情况下，它能以更低的计算成本和更少的标记样本取得可比的结果。
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新的贝叶斯网络方法改进癌症预后建模
一篇新发表在arXiv上的研究论文提出了一种名为“生存感知贝叶斯网络”的方法，以改进临床预后建模。该方法解决了生存结局二值化的局限性，这种常见做法可能导致审查患者被排除以及时间信息的丢失。通过用Cox偏对数似然替换二值评分函数，“生存感知贝叶斯网络”可以识别二值化方法所遗漏的预后特征，这在涉及头颈癌、乳腺癌、结直肠癌和肾癌的研究中得到了证明。
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新的RF-Deep框架提升AI肺癌分割安全性
研究人员开发了RF-Deep，一个新颖的事后框架，旨在利用深度特征改进肺癌分割中分布外（OOD）输入的检测。该方法利用预训练分割骨干网络的层级特征，并锚定到预测的肿瘤区域，以最少的标记数据识别OOD的可能性。在超过2000例CT扫描上进行评估，RF-Deep在检测近OOD和远OOD病例方面表现出高精度，优于现有方法，并显示出作为临床AI部署安全过滤器的潜力。
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Dolph Lundgren 谈肾癌治疗经历
演员 Dolph Lundgren 分享了他与肾癌的斗争历程。他于 2015 年首次被诊断出患有肾癌。在最初的治疗并被宣布癌症免费后，癌症于 2020 年复发并显著扩散，影响了他的脊柱、肝脏和肺部。Lundgren 接受了免疫疗法，并在美国寻求了 UCLA 的 Alexandra Drakaki 医生的第二意见，后者此后一直帮助他管理该疾病。