दैनिक अर्क्सिव

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आईसीआई उपचारित एनएससीएलसी रोगियों में उत्तरजीविता पूर्वानुमान के लिए क्रॉस-मोडैलिटी मास्क्ड लर्निंग

Created by
  • Haebom

लेखक

किलोंग ज़िंग, ज़िकाई सॉन्ग, बिंगक्सिन गोंग, लियान यांग, जंकिंग यू, वेई यांग

रूपरेखा

यह शोधपत्र इम्यून चेकपॉइंट इनहिबिटर (ICI) थेरेपी प्राप्त कर रहे नॉन-स्मॉल सेल लंग कैंसर (NSCLC) रोगियों में उत्तरजीविता की भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार के लिए एक बड़े पैमाने का डेटासेट और एक नया मल्टीमॉडल फीचर फ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है। बड़े पैमाने के डेटासेट में 3D CT इमेज, क्लिनिकल रिकॉर्ड, प्रोग्रेस-फ्री सर्वाइवल (PFS) और NSCLC रोगियों के समग्र उत्तरजीविता (OS) डेटा शामिल हैं। प्रस्तावित फ्रेमवर्क एक क्रॉस-मोडैलिटी मास्क लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है जिसमें दो शाखाएँ होती हैं, जिनमें से प्रत्येक एक विशिष्ट मोडैलिटी के लिए अनुकूलित होती है: CT इमेज के लिए एक स्लाइस-डेप्थ ट्रांसफॉर्मर और क्लिनिकल वेरिएबल्स के लिए एक ग्राफ-आधारित ट्रांसफॉर्मर। मास्क्ड मोडैलिटी लर्निंग रणनीति, अक्षुण्ण मोडैलिटी का उपयोग करके लुप्त घटकों का पुनर्निर्माण करती है

Takeaways, Limitations

Takeaways:
एक बड़े पैमाने पर एनएससीएलसी रोगी डेटासेट और एक नवीन मल्टीमॉडल फीचर फ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करना।
स्लाइस-डेप्थ ट्रांसफॉर्मर और ग्राफ-आधारित ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करके प्रभावी मोडैलिटी फ़ीचर निष्कर्षण और संलयन
मास्क्ड मोडैलिटी लर्निंग रणनीतियों के माध्यम से मल्टीमॉडल एकीकरण प्रदर्शन में सुधार।
एनएससीएलसी उत्तरजीविता भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार करना और व्यक्तिगत उपचार योजनाएं स्थापित करने की संभावना का सुझाव देना।
उत्तरजीविता भविष्यवाणी मॉडल के लिए एक नया मानक प्रस्तुत करना
Limitations:
प्रस्तुत डेटासेट की सामान्यीकरणीयता के आगे सत्यापन की आवश्यकता है।
अन्य प्रकार के कैंसर या उपचारों के लिए इस ढांचे की प्रयोज्यता की जांच के लिए अनुसंधान की आवश्यकता है।
मॉडल की व्याख्या और व्याख्या पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
डेटासेट पूर्वाग्रह और संभावित त्रुटियों का विश्लेषण आवश्यक है।
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