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LUNG1
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新型AI模型利用CT扫描和代理特征预测非小细胞肺癌生存率
研究人员开发了一种使用多模态数据预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者生存率的新方法。该方法整合了预处理的计算机断层扫描（CT）、放射组学、临床变量以及新引入的模拟衍生代理特征。这些代理特征旨在捕捉肿瘤异质性与形态之间常常被传统方法忽略的复杂相互作用。所提出的模型利用基于Transformer的掩码自编码器，在Lung1队列上实现了0.641的C指数，优于以往的多模态预测结果。
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基础模型与放射组学在肺部CT分析中的基准测试
一篇新发布的arXiv基准研究，将基础模型与传统的放射组学技术在肺部CT扫描分析方面进行了比较。该研究评估了五种特征提取器、七种分类头和三种分割方法，涵盖了肿瘤分类和生存预测等五个任务。研究结果表明，分割对于体积和分期分类至关重要，而分类器的选择显著影响生存和组织学预测。研究建议在临床任务中，默认采用Curia结合肿瘤分割和CatBoost的流程，并在缺乏肿瘤描绘时提供替代方案。