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Ergebnisse für “TCGA”

Neues Deep-Learning-Modell verbessert Prognose bei Glioblastom trotz Bildheterogenität

Ein neu entwickeltes Deep-Learning-Framework namens TopoGBM verspricht, die Prognosegenauigkeit bei Glioblastom (GBM) zu steigern, indem es…

arXiv – cs.LG 13.02.2026 05:00

<h1>Hierarchisches Pooling in GNNs verbessert Tumorklassifikation aus RNA‑seq</h1> <p>Eine neue Studie zeigt, dass Graph Neural Networks (GNNs) mit hierarchischem Pooling und mehreren Convolution‑Schichten die Klassifikation von Tumoren anhand von RNA‑seq‑Daten deutlich verbessern können. Dabei werden die Genexpressionsdaten des The Cancer Genome Atlas (TCGA) mit einem vorab berechneten STRING‑Protein‑Protein‑Interaktionsnetzwerk kombiniert, um sowohl das Gewebeherkunfts‑Label als auch die Unterscheidung zw

arXiv – cs.LG 13.01.2026 05:00

Multimodaler Onkologie-Agent erkennt IDH1‑Mutationen bei niedriggradigen Gliomen

Ein neuer multimodaler Onkologie-Agent (MOA) verspricht eine präzise Vorhersage von IDH1‑Mutationen bei niedriggradigen Gliomen. Der Agent…

arXiv – cs.AI 08.12.2025 05:00

Deep-Learning-Analyse erkennt prognostische Subtypen bei Darmkrebs

Die präzise Prognose von Darmkrebs bleibt trotz jahrzehntelanger Forschung eine große Herausforderung, weil die Erkrankung extrem heterogen…

arXiv – cs.LG 20.11.2025 05:00