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renal clear cell carcinoma
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Vision Transformer 方法利用多模态数据增强癌症分级
研究人员开发了一种新颖的语义引导多模态预处理技术，以使用 Vision Transformers (ViTs) 改进透明细胞肾细胞癌 (CCRCC) 的分级。该方法将预训练模型的细胞核分类图与 RGB 组织病理图像相结合，提高了诊断准确性。该方法在平衡准确率方面表现出显著提高，达到 0.916，大大优于现有的仅 RGB 基线和聚合方法。
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基础模型与影像学连接癌症基因组与扫描
研究人员开发了一种新方法，该方法结合了名为 Evo~2 的基础模型和临床影像学，以识别基因与癌症表型之间的关联。该方法分析了三个 TCGA 队列（透明细胞肾细胞癌、肝细胞癌和乳腺癌）的体细胞突变，无需任务特定训练即可预测基因严重程度评分。通过将这些评分与肿瘤分割的影像组学特征相关联，该方法成功识别了已知的癌症驱动因素，并发现了 46 个新基因，包括那些与先前被常规方法遗漏的孟德尔纤毛病和细胞骨架疾病相关的基因。