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使用优化的合成相关扩散成像改进乳腺癌分级预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最新研究发现，利用体积深度放射特征从合成相关扩散成像（CDI$^s$）预测乳腺癌分级的非侵入性方法具有巨大潜力。通过优化的CDI$^s$信号与扩散加权成像（DWI）融合，为每位患者创建多参数MRI，并在更大的患者队列上进行训练，实现了95.79%的留一交叉验证准确性，比先前报道的高出8%。
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关键要点
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最新研究发现，利用体积深度放射特征从合成相关扩散成像（CDI$^s$）预测乳腺癌分级的非侵入性方法具有巨大潜力。
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通过优化的CDI$^s$信号与扩散加权成像（DWI）融合，为每位患者创建多参数MRI。
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在更大的患者队列上进行训练，实现了95.79%的留一交叉验证准确性。
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该准确性比先前报道的高出8%。
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