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多切片病理图像框架预测前列腺癌生化复发

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AI 综述

研究团队(Yesung Cho 等)提出一种计算高效的多切片全切片图像分析框架,用于捕捉前列腺癌全腺体肿瘤分布、预测根治性前列腺切除术后生化复发(BCR)。研究基于 789 名患者的 23,451 张切片,通过 patch 与切片子采样降低训练和推理成本。

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10月28日
  1. arXiv cs.AI
    计算高效的多切片全切片图像分析:捕捉前列腺癌多灶性以预测生化复发

    一种计算高效的多切片全切片图像分析框架被提出,用于捕捉前列腺癌全腺体肿瘤分布、预测根治性前列腺切除术后生化复发(BCR)。研究基于 789 名患者共 23,451 张切片,通过优化 patch 与切片子采样大幅降低训练和推理成本,在 1 年和 2 年 BCR 预测上达到或超过既有临床基准;AI 风险评分在多变量 Cox 分析中仍是独立预后因素,独立队列外部验证初步显示了可迁移性。

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