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The Cancer Imaging Archive
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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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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。