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Whole-Slide Histopathology Images
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AI模型提高结直肠癌分割精度
研究人员开发了一种新的深度学习流程，用于分割组织病理学图像中的结直肠癌（CRC）。该方法利用密集预测Transformer和由大型语言模型指导的自适应增强策略来提高准确性。在CRC分级数据集上，该流程将F1分数从基线62.92提高到69.84，有望加快诊断和临床决策。
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处理非小细胞肺癌多模态生存预测中的缺失模态
研究人员开发了一种新颖的多模态深度学习框架，旨在改善非小细胞肺癌（NSCLC）的生存预测。该框架通过利用基础模型进行特征提取和一种缺失感知编码策略，有效处理了临床、放射学和组织病理学模态中的缺失数据。该方法允许对可用数据进行中间融合，优于单模态基线，并在三模态配置下实现了 74.42 的 C 指数。该模型适应不同数据流依赖性的能力以及产生临床意义的风险分层，凸显了其转化潜力。