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RESEARCH · CL_79674 · Jun 8 · 12:59

新的GD-MIL方法使用H&E图像预测前列腺癌复发

研究人员开发了一种名为梯度解耦多实例学习（GD-MIL）的新方法，以改进前列腺癌生化复发的预测。该方法使用全切片图像（WSIs）提取超越传统Gleason评分的预后信息，而Gleason评分是当前风险分层的一个重大限制。GD-MIL达到了0.704的C指数，优于临床基线和现有的仅影像模型，表明H&E形态学具有有价值的补充预后数据。