影像组学

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单中心研究表明，基于CT的淋巴结分割和影像学外侵（iENE）分类的人工智能管道在预测HPV阳性口咽癌患者的预后方面显著优于传统的放射学评估，能够更有效地识别高风险患者。

本文探讨了新型自动化成像工具与临床生物标志物结合如何提高mCRPC的风险分层，同时回顾了阿比特龙和恩扎卢胺试验的关键OS数据，这些数据指导了当前的治疗标准。

结合影像组学和临床数据的机器学习模型在预测接受阿特珠单抗加贝伐珠单抗治疗的不可切除肝细胞癌患者的生存率和治疗反应方面优于传统临床生物标志物。