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lymphoma
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新框架评估AI在医学扫描中检测淋巴瘤的能力
研究人员开发了一个新框架，用于评估用于从PET/CT图像中分割淋巴瘤的深度神经网络。该框架通过纳入分布外测试并将模型性能与人类专家进行比较，解决了当前研究的局限性。该研究在一个大型数据集上评估了四种网络——ResUNet、SegResNet、DynUNet和SwinUNETR——发现网络在较大、更强的病灶上表现最佳，这与人类观察者相似。目标是提高自动分割的临床相关性，以改善淋巴瘤患者的治疗决策。
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CAR T细胞疗法在淋巴瘤患者中显示出显著的十年成功率
一项追踪侵袭性血癌患者的十年研究表明，CAR T细胞疗法可以为相当一部分患者带来长期缓解。在接受单次CAR T输注十年后，约三分之一的侵袭性非霍奇金淋巴瘤患者仍无癌生存，而近一半患有生长较慢的淋巴瘤患者也取得了类似的结果。这一突破为潜在的治愈带来了希望，它超越了传统疗法，转向了能够重新定义癌症治疗的活体、可编程疗法。