结直肠癌肝转移的动态预后预测方法
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2026-04-09 v3 计算机视觉与模式识别
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摘要
结直肠癌肝转移(CRLM)具有高风险的术后复发和显著的预后异质性，这对个体化管理构成挑战。现有的预后方法通常依赖于单一术后快照的静态表征，无法联合捕捉肿瘤的空间分布、纵向疾病动力学和多模态临床信息，限制了预测准确性。我们提出DyPro—a基于残差动态演化推断术后潜在轨迹的深度学习框架。从初始患者表征开始，DyPro通过自回归残差更新生成12步轨迹快照序列，并整合以预测复发和生存结果。在MSKCC CRLM数据集上，DyPro在重复分层5折交叉验证下实现了强大的区分度，OS C-index达到0.755，DFS C-index达到0.714，OS AUC@1y为0.920，OS IBS为0.143。DyPro为支持治疗计划和随访安排提供了量化的风险线索。
引用
@article{arxiv.2505.03123,
title = {A Dynamic Prognostic Prediction Method for Colorectal Cancer Liver Metastasis},
author = {Wei Yang and Yiran Zhu and Yan su and Zesheng Li and Chengchang Pan and Honggang Qi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.03123},
year = {2026}
}
备注
Accepted to IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2026