Muestreo espacial 3D para cuantificar la heterogeneidad morfológica en el glioblastoma de tipo salvaje de isocitrato

Viva Voong1, Sol Beccari1, Elaheh Hashemi1

  • 1Department of Neurological Surgery, University of California San Francisco (UCSF), San Francisco, CA, United States.

Resumen

La patología digital y el aprendizaje automático pueden mejorar la neuropatología. Sin embargo, los modelos de tumores cerebrales entrenados en diapositivas individuales pierden la heterogeneidad intratumoral crucial, lo que afecta la precisión. La incorporación de múltiples muestras es clave para modelos de diagnóstico robustos.