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新型AI模型利用CT扫描和代理特征预测非小细胞肺癌生存率

研究人员开发了一种使用多模态数据预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者生存率的新方法。该方法整合了预处理的计算机断层扫描（CT）、放射组学、临床变量以及新引入的模拟衍生代理特征。这些代理特征旨在捕捉肿瘤异质性与形态之间常常被传统方法忽略的复杂相互作用。所提出的模型利用基于Transformer的掩码自编码器，在Lung1队列上实现了0.641的C指数，优于以往的多模态预测结果。