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医疗基础模型在肾脏病变CT分析方面落后于放射组学
一项新的基准研究评估了三种医疗基础模型（FMs）在CT扫描中对肾脏病变进行分层的有效性。虽然基础模型显示出潜力，其性能与从头训练的3D ResNet相当，且计算能力要求显著降低，但它们并未超越传统的放射组学分类器。研究表明，当前通用的基础模型嵌入可能尚未捕捉到区分病变亚型至关重要的详细纹理和形状变化，因此放射组学仍然是该特定任务的当前最先进技术。
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新的多视图VAE框架改进了胶质母细胞瘤MRI放射组学预测
研究人员开发了一种新颖的多视图潜在表示学习框架，使用变分自编码器（VAEs）从MRI扫描中预测胶质母细胞瘤的MGMT启动子甲基化状态。该方法在紧凑的概率潜在空间中保留了特定模态的放射组学结构，同时实现了后期融合。多视图VAE在测试中达到了0.77的AUC，显著优于基线模型，并展示了互补MRI信息的改进集成。