The project will investigate whether the expression of a specific gene in gastric tumors can be determined solely from tissue sections after routine staining and using advanced deep learning techniques. This could optimize and potentially replace current methods, which are costly and time-consuming. For this purpose, an extensive data set from an already completed multicenter study and complex neural networks will be used. The results could lead to faster and more cost-effective diagnostics and personalization of treatment for patients with gastric cancer. The models and results will be made publicly available to support further research and possible integration into clinical cancer treatment.
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