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A análise de sobrevida é uma solução válida para tratamentos de câncer e avaliações de resultados. Devido à ampla aplicação de imagens médicas e tecnologia do genoma, a análise de sobrevida assistida por computador se tornou uma área popular e promissora, da qual podemos obter resultados relativamente satisfatórios. Embora já existam algumas tecnologias impressionantes neste campo, a maioria delas faz algumas recomendações usando dados médicos de fonte única e não combinou dados de múltiplos níveis e múltiplas fontes de forma eficiente. Neste artigo, propomos uma nova estrutura de fusão de imagens patológicas e dados de expressão gênica para realizar a predição de sobrevida. Diferente dos métodos anteriores, nossa estrutura pode extrair características profundas correlacionadas em múltiplas escalas de imagens de lâminas inteiras (WSIs) e dados de expressão gênica reduzidos dimensionalmente, respectivamente, para análise de sobrevida conjunta. Os resultados dos experimentos demonstram que as características integradas de imagem e genoma em múltiplos níveis podem alcançar maior precisão de predição em comparação com características de fonte única.
Li et al. (Quarta-feira,) estudaram essa questão.