tumor proportion score

新的深度学习模型改进肺癌肿瘤评分

研究人员开发了一种新颖的基于分布的深度多实例学习（MIL）框架，以提高非小细胞肺癌（NSCLC）中肿瘤比例评分（TPS）的准确性。该方法通过使用两个模型来解决手动标注和专家可用性方面的挑战：一个模型用于从单个图像块中提取组织病理学特征，另一个模型用于聚合这些特征以预测整个切片的TPS概率分布。所提出的方法利用零膨胀Beta（ZIBeta）模型，其性能显著优于传统的回归技术，并提高了预测准确性和可解释性。