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Temporal Event Pretraining for 3D Medical Imaging
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的时间事件预训练框架，解决了3D医学成像模型在捕捉疾病相关生物标志物时缺乏时间上下文的问题。通过利用纵向电子健康记录进行大规模时间监督，显著提升了8个基准任务的预测性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的时间事件预训练框架，解决了3D医学成像模型在捕捉疾病相关生物标志物时缺乏时间上下文的问题。
- 通过利用配对的纵向电子健康记录进行大规模时间监督，显著提升了8个基准任务的预测性能。
- 平均AUROC提升23.7%，Harrell C指数提升29.4%，为临床风险预测的进步奠定了基础。
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