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面向不确定性感知放射性肺炎风险预测的多模态深度学习
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AI 综述
2026年11月3日，一篇发布在arXiv图像与视频处理分类下的预印本提出MM-DiT多模态深度学习模型，整合CT影像与放疗剂量分布，用于预测放射性肺炎风险。该预印本尚未经同行评审。据该预印本报告，模型在MSHS与RTOG两个队列上的AUC分别为0.89和0.86。目前该工作仅有这一篇报道，尚无后续同行评审、正式发表或外部评论的信息。
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最新进展11月3日 13:00
arXiv预印本报告MM-DiT在MSHS与RTOG队列预测放射性肺炎风险AUC为0.89和0.86，尚未经同行评审。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · Image and Video Processing面向不确定性感知放射性肺炎风险预测的多模态深度学习
MM-DiT 整合 CT 与剂量分布预测放射性肺炎风险，MSHS 和 RTOG 队列 AUC 为 0.89 和 0.86。
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