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新的 LaryngealCT 数据集为癌症分期深度学习设定基准
研究人员开发了 LaryngealCT，这是一个用于使用深度学习模型对喉癌进行分期的新基准数据集。该数据集包含从癌症影像数据库 (The Cancer Imaging Archive) 收集的 1,029 张 CT 扫描图像，并已用于对六种不同的 3D 深度学习架构进行基准测试。定制的 3D CNN 在对癌症早期与晚期进行分类时取得了最佳性能，而其他模型在识别 T4 期疾病方面显示出潜力，尽管对这一晚期疾病的敏感性仍然是一个挑战。
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BrainG3N 推出双用途分词器，实现可控 3D 脑 MRI 生成
研究人员开发了 BrainG3N，这是一种用于生成 3D 脑 MRI 扫描的新型分词器。该系统采用掩码自编码器 (MAE) 编码器和 CNN 解码器的双用途方法，将临床信息嵌入的需求与解剖结构精确重建的要求分离开来。在大型数据集上预训练的 MAE 编码器在临床任务上的表现优于现有的最先进模型。在这些嵌入上训练的条件扩散 Transformer 能够跨越各种属性和患者特定预测进行可控生成。
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新型CNN可根据MRI预测早产儿脑损伤
研究人员开发了GloResNet，这是一种轻量级的3D卷积神经网络，旨在利用T2加权MRI扫描预测早产儿的脑损伤。该模型基于ResNet-10，并在MedicalNet上进行了预训练，它采用全局流形映射策略来保留拓扑特征，同时标准化图像外观。在交叉验证测试中，GloResNet的平均准确率为75.18%，证明了其作为新生儿脑损伤非侵入性筛查工具的潜力。