基础模型驱动的高级别浆液性卵巢癌初次手术患者多模态预后预测
高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）在预后预测方面存在挑战。本研究旨在开发一种通用基础模型驱动的多模态模型（FoMu模型），用于评估HGSOC患者的预后。我们开展了一项回顾性队列研究，纳入四个中心的712例合格患者，收集了临床数据、MRI影像和苏木精-伊红（H&E）染色全切片图像（WSIs）数据。研究使用预训练的放射学和病理学基础模型进行特征预编码，随后引入单模态和跨模态自适应聚合网络，对各模态提取的特征进行综合建模。结果显示，单模态和跨模态FoMu模型在总生存期（OS）和无进展生存期（PFS）预测中均表现出优异且稳定的性能。综上所述，本研究成功开发了FoMu模型，该模型通过有效整合多模态数据实现了对HGSOC患者预后的评估，突显了其在未来应用中改善个体化患者管理和临床决策的潜力。
服务对象 ： 复旦大学
发表时间： 2025 年 4 月 20 日
发表期刊： npj precision oncology
文章链接：https://www.nature.com/articles/s41698-025-00900-1
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