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UPENN-GBM
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NeuroMosaic LLM整合3D MRI和临床数据用于胶质瘤推理
研究人员开发了NeuroMosaic，这是一种新颖的3D多模态大语言模型，旨在进行高级神经肿瘤学推理。该模型整合了3D MRI扫描、临床叙事和分子数据，以提供解剖学基础和证据关联的输出。NeuroMosaic在多个胶质瘤队列中表现出色，在亚型分类以及预测IDH、1p/19q和MGMT等分子标记方面取得了高准确率。
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胶质母细胞瘤放射组学研究质疑用于生存预测的特征鲁棒性
一项发表在arXiv上的新研究调查了放射组学特征的鲁棒性与其在胶质母细胞瘤（GBM）生存建模中的预测效用之间的关系。研究人员分析了来自GBM患者多参数MRI扫描的4,752个放射组学特征，并使用类内相关系数评估特征鲁棒性。研究结果表明，相当一部分特征不具备鲁棒性，并且仅通过鲁棒性进行筛选并未改善生存预测模型。该研究表明，鲁棒性本身可能不足以作为放射组学生存分析中选择特征的标准。