renal cell carcinoma | BriefGPT

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CVPRMMIST-ccRCC：用于多模态系统开发的现实世界医学数据集
该研究介绍了一个真实的多模态数据集 MMIST-CCRCC，其中包括 CT 和 MRI 放射学模态、组织病理学、基因组学和临床数据，共有 618 名肾细胞癌患者。研究展示了通过模态融合可以改善生存预测的结果，在存在不完整模态的情况下，即使遗
PDF2 months ago
基于病理医师的肾癌数字病理学图像标注数据集 RCdpia
数字病理学中的肾细胞癌的数字化切片数据的注释对于正确诊断人工智能模型至关重要，通过增强数据适用性和提高预测精度，这些进展突显了数字病理学领域中更精细和准确的人工智能应用的潜力。
PDF4 months ago
使用 YOLO v7 在磁共振成像中检测肾脏：一种有监督对比学习
通过使用最新的 You Only Look Once (YOLO V7) 目标检测方法，该研究针对医学图像格式上的肾脏检测进行了训练和测试，通过在 878 名患有各种亚型的肾细胞癌（RCC）和 206 名正常肾脏患者中检索了 1084 名患
PDF5 months ago
基于 CT 图像的肾细胞癌病理分类的稳健深度学习方法及不确定性估计
开发和验证一个基于深度学习的诊断模型，结合不确定性估计，以便帮助放射科医生基于 CT 图像在术前区分肾细胞癌（RCC）的病理亚型。
PDF8 months ago
个性化肾细胞癌预后的多模态深度学习：CT 影像与临床数据的整合
通过结合 CT 成像和临床数据，该研究旨在设计一个全面的深度学习模型，能够预测肾细胞癌患者的存活概率，解决之前研究中存在的局限性，以便识别需要紧急治疗的患者。
PDFa year ago
使用最少的基于点的注释在全切片图像中检测和分类肾细胞癌
该研究提出了一个使用半监督学习方法的框架，利用未标记的 WSI 数据通过 Minimal Point-Based 标注来准确检测癌症区域，并利用创新的混合损失来训练亚型分类模型，该模型在 3 种不同类型的肾细胞癌中的表现具有可比性和较高的
PDF4 years ago