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Interpretable Cell Graphs for Survival Prediction in Non-Small Cell Lung Cancer
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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
本研究提出了一种可解释的细胞图（xCG）方法，用于癌症患者的生存预测，解决了深度学习模型的可解释性问题。验证结果显示，该方法显著提升了风险评估的质量，尤其是在引入癌症分期和模型集成后。
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关键要点
- 本研究提出了一种可解释的细胞图（xCG）方法，用于癌症患者的生存预测。
- 该方法解决了深度学习模型在癌症患者风险预测中的可解释性问题。
- 通过在公共成像质量细胞学数据集上验证，该方法实现了基于细胞图的生存预测解释。
- 引入癌症分期和模型集成显著提高了风险评估的质量。
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