医学 AI

PathAgent: Toward Interpretable Analysis of Whole-slide Pathology Images via Large Language Model-based Agentic Reasoning

PathAgent: 通过基于大型语言模型的代理推理实现全切片病理图像的可解释分析

Jingyun Chen, Linghan Cai, Zhikang Wang, Yi Huang, Songhan Jiang, Shenjin Huang, Hongpeng Wang, Yongbing Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Fudan University（复旦大学） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title)；分类 cs.CV

AI总结 PathAgent通过基于大型语言模型的代理推理，实现全切片病理图像的可解释分析，展现出强大的零样本泛化能力和临床应用潜力。

Comments 11 pages, 6 figures

Exploring the added value of pretherapeutic MR descriptors in predicting breast cancer pathologic complete response to neoadjuvant chemotherapy

探讨术前MRI描述符在预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解中的附加价值

Caroline Malhaire, Fatine Selhane, Marie-Judith Saint-Martin, Vincent Cockenpot, Pia Akl, Enora Laas, Audrey Bellesoeur, Catherine Ala Eddine, Melodie Bereby-Kahane, Julie Manceau, Delphine Sebbag-Sfez, Jean-Yves Pierga, Fabien Reyal, Anne Vincent-Salomon, Herve Brisse, Frederique Frouin

专题命中 病理影像 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV；radiology(journal_ref)

AI总结 本研究探讨术前MRI特征在预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解中的作用，发现非分叶边缘和单发性是独立预测因素，可提高预测模型性能。

Journal ref European Radiology, 2023, 33 (11), pp.8142-8154