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基于医学影像和基因数据的肺癌辅助诊断方法研究

📝 内容简介

本书作者通过多年的理论研究及项目实践，聚焦于肺癌的智能诊断方法研究，突出了多角度分析肺癌的重要性。提出了针对早期肺癌的多种创新方法，包括基于影像数据的辅助诊断、基于机器学习算法的自动分型和分期，以及利用CT影像预测基因突变的潜力。主要内容包括基于超体素3D区域增长肺结节分割方法，基于DNA甲基化进行细粒度的肺腺癌亚型分类模型，基于多组学基因数据的改进的多级加权深度森林模型，多通道多任务的深度学习模型等。