«تحولی در ارزیابی درمان سرطان کبد با هوش مصنوعی: مدل یادگیری عمیق RECORD معرفی شد»
🔬📚📝
مقاله‌ای با عنوان «ارزیابی نتایج درمانی و نقاط پایانی سرطان با استفاده از یادگیری عمیق از تصاویر سی‌تی اسکن در سرطان کبد» در مجله npj Precision Oncology در نوامبر ۲۰۲۴ منتشر شده است.
این پژوهش به توسعه یک مدل یادگیری عمیق به نام RECORD پرداخته است که با استفاده از تصاویر سی‌تی اسکن، پاسخ به درمان در بیماران مبتلا به سرطان کبد را ارزیابی می‌کند. این مدل با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و ترانسفورمرهای بینایی (ViT)، حجم تومورهای کبد را اندازه‌گیری کرده و بر اساس مجموع حجم (SOV)، وضعیت بیماری را به صورت پاسخ، ثبات یا پیشرفت طبقه‌بندی می‌کند. همچنین، RECORD قادر به شناسایی ضایعات جدید و پیش‌بینی بقای بدون پیشرفت (PFS) و زمان پاسخ به درمان است.
👩🏻💻🧑🏻🔬🌝
عملکرد این مدل در سه گروه طولی شامل ۲۰۶ بیمار و ۸۹۱ سی‌تی اسکن از ۶۰ مرکز بین‌المللی ارزیابی شده است. نتایج نشان می‌دهد که RECORD با دقت بالا می‌تواند وضعیت بیماری را طبقه‌بندی کرده، ضایعات جدید را شناسایی و نتایج کلی درمان را ارزیابی کند. پیش‌بینی‌های این مدل با ارزیابی‌های بالینی همبستگی قوی داشته و در تفکیک بیماران با ریسک بالا و پایین برای بقای کلی، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی مانند RECIST نشان داده است.
این پژوهش نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند ارزیابی پاسخ به درمان در سرطان کبد را بهبود بخشد و به عنوان ابزاری کارآمد و عینی در تحلیل ضایعات کبدی مورد استفاده قرار گیرد.
«تحولی در ارزیابی درمان سرطان کبد با هوش مصنوعی: مدل یادگیری عمیق RECORD معرفی شد»
🔬📚📝
مقاله‌ای با عنوان «ارزیابی نتایج درمانی و نقاط پایانی سرطان با استفاده از یادگیری عمیق از تصاویر سی‌تی اسکن در سرطان کبد» در مجله npj Precision Oncology در نوامبر ۲۰۲۴ منتشر شده است.
این پژوهش به توسعه یک مدل یادگیری عمیق به نام RECORD پرداخته است که با استفاده از تصاویر سی‌تی اسکن، پاسخ به درمان در بیماران مبتلا به سرطان کبد را ارزیابی می‌کند. این مدل با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و ترانسفورمرهای بینایی (ViT)، حجم تومورهای کبد را اندازه‌گیری کرده و بر اساس مجموع حجم (SOV)، وضعیت بیماری را به صورت پاسخ، ثبات یا پیشرفت طبقه‌بندی می‌کند. همچنین، RECORD قادر به شناسایی ضایعات جدید و پیش‌بینی بقای بدون پیشرفت (PFS) و زمان پاسخ به درمان است.
👩🏻💻🧑🏻🔬🌝
عملکرد این مدل در سه گروه طولی شامل ۲۰۶ بیمار و ۸۹۱ سی‌تی اسکن از ۶۰ مرکز بین‌المللی ارزیابی شده است. نتایج نشان می‌دهد که RECORD با دقت بالا می‌تواند وضعیت بیماری را طبقه‌بندی کرده، ضایعات جدید را شناسایی و نتایج کلی درمان را ارزیابی کند. پیش‌بینی‌های این مدل با ارزیابی‌های بالینی همبستگی قوی داشته و در تفکیک بیماران با ریسک بالا و پایین برای بقای کلی، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی مانند RECIST نشان داده است.
این پژوهش نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند ارزیابی پاسخ به درمان در سرطان کبد را بهبود بخشد و به عنوان ابزاری کارآمد و عینی در تحلیل ضایعات کبدی مورد استفاده قرار گیرد.
"Russians are really disconnected from the reality of what happening to their country," Andrey said. "So Telegram has become essential for understanding what's going on to the Russian-speaking world." The perpetrators use various names to carry out the investment scams. They may also impersonate or clone licensed capital market intermediaries by using the names, logos, credentials, websites and other details of the legitimate entities to promote the illegal schemes. Telegram was co-founded by Pavel and Nikolai Durov, the brothers who had previously created VKontakte. VK is Russia’s equivalent of Facebook, a social network used for public and private messaging, audio and video sharing as well as online gaming. In January, SimpleWeb reported that VK was Russia’s fourth most-visited website, after Yandex, YouTube and Google’s Russian-language homepage. In 2016, Forbes’ Michael Solomon described Pavel Durov (pictured, below) as the “Mark Zuckerberg of Russia.” He floated the idea of restricting the use of Telegram in Ukraine and Russia, a suggestion that was met with fierce opposition from users. Shortly after, Durov backed off the idea. Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee.
from de
