arXiv ID:
2605.13560
基于贝叶斯物理信息神经网络的稀疏纵向CT数据下的肺癌生长不确定性预测 / Uncertainty-Aware Prediction of Lung Tumor Growth from Sparse Longitudinal CT Data via Bayesian Physics-Informed Neural Networks
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种结合肿瘤生长物理模型和贝叶斯统计方法的深度学习框架,能够从少量、不规则的CT扫描数据中预测肺癌的生长趋势,并同时给出预测结果的可靠置信区间,帮助医生在数据有限时更全面地评估肿瘤变化。