这篇研究通过人工智能框架（DeepLabV3Plus+EfficientNet-B3）对IgA肾病（IgAN）全切片图像（WSI）中的肾小球进行多病变类型分割（如全球硬化、新月体等），并提取形态学特征预测肾脏预后。结果表明，仅基于图像特征的预测模型与临床数据模型效能相当（AUC达0.941），且二者结合可进一步提升预测性能，为牛津分类（MEST-C）和IIgAN-PT评分体系提供了补充性量化指标。
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