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Yucheng Xing
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新的MIST方法利用分子数据增强病理切片分析
研究人员开发了一种名为分子信息染色变换（MIST）的新方法，以改进病理切片的分析。MIST在多示例学习框架中充当投影层，在训练过程中利用空间转录组学数据创建虚拟分子染色。这些染色有助于重组H&E染色特征，捕捉仅靠形态学无法完全代表的分子状态。MIST在各种下游任务中显示出显著的改进，包括生存预测、组织亚型分类和生物标志物预测。
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新的DPsurv网络增强了可解释的癌症生存预测
研究人员开发了DPsurv，一种用于病理全切片图像生存预测的新型网络。该方法解决了现有方法中常见的可解释性和预测不确定性方面的局限性。DPsurv采用双原型证据融合技术，提供不确定性感知的生存区间，并通过斑块原型分配图和组件原型提供可解释性。在五个数据集上的实验表明，DPsurv在一致性指数和集成Brier分数方面表现优越，突显了其可靠性和透明度。