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multiple sclerosis
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Transformer模型在多发性硬化症脉络丛分割中实现高精度
研究人员开发了一种新的基于SwinUNETR的流程，用于分割多发性硬化症患者的脉络丛，达到了0.868的Dice相似系数（DSC）。该方法显著优于3D UXNET模型，尤其是在仅使用FLAIR输入时，并将计算负荷降低了99%。该方法利用局部块采样进行高效准确的分割，使其适用于广泛的临床和研究应用。
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新的AI模型可跨时间与对比度类型分割MS病灶
研究人员开发了TimeLesSeg，一个用于分割医学影像中多发性硬化症病灶的新型框架。该统一模型无需对比剂即可处理横断面和纵向数据，克服了现有方法的局限性。TimeLesSeg利用随机生成模型模拟病灶演变，并通过域随机化实现对比度无关性，在多个数据集上表现优于现有最先进的方法。
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大型语言模型可以通过比较问题揭示临床关联，辅助医疗决策。
研究人员开发了一种新颖的方法，利用结构化的比较问题从大型语言模型（LLMs）中提取临床变量之间的关联。该方法在COPD和多发性硬化症等领域进行了演示，采用患者比较三元组问题和统计模型来估计相关性，而无需直接访问LLM的内部工作原理。该方法旨在为从LLM训练数据中的隐式相关性到潜在因果陈述提供一条谨慎的途径，以支持医疗决策。