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2022-12-24 00:34:32
我是一名影像科研究生,我的课题是利用磁共振图像建立深度学习模型预测乳腺癌分子亚型,我在读文献过程中,遇到了一张图对我而言十分重要。因为工科知识很有限, 我想具体知道这张图是如何制作出来的。需要怎么训练模型才能得到制作这张图的数据。
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我是一名影像科研究生,我的课题是利用磁共振图像建立深度学习模型预测乳腺癌分子亚型,我在读文献过程中,遇到了一张图对我而言十分重要。因为工科知识很有限, 我想具体知道这张图是如何制作出来的。需要怎么训练模型才能得到制作这张图的数据。
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深度学习
的
乳腺癌
分子
亚型
分类研究.pdf
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深度学习
的
乳腺癌
分子
亚型
分类研究.pdf
深度学习
模型
对纯磨玻璃结节肺腺癌病理
亚型
的
预测
分析.pdf
深度学习
模型
对纯磨玻璃结节肺腺癌病理
亚型
的
预测
分析.pdf
国自然青年项目|基于多模态
影像
组学的
乳腺癌
分子
分型
预测
研究|基金申请·25-01-20
乳腺癌
是严重威胁女性健康和生命的恶性肿瘤,
乳腺癌
分子
分型
预测
对患者术前治疗方案选择及预后起着至关
重要
的作用。本项目基于
影像
组学和
深度学习
技术,从跨模态医学
图
像
分割、多模态组学特征提取与融合、
模型
设计与系统研发等方面进行了
乳腺癌
分子
分型
预测
研究。针对跨模态医学
图
像
分割
中
的领域偏移及类别样本不平衡问题,提出了一种基于类别
中
心原型对齐器的无监督领域自适应医学
图
像
分割算法。该算法
利用
实例级别的特征进行类别原型对齐,捕捉粒度更细的特征;
基于HE染色的组织病理切片构建
模型
,
预测
宫颈癌共识
分子
亚型
,并对肿瘤微环境进行分析
文章介绍了一种基于
深度学习
的端到端框架,用于从H&E染色组织学切片的数字化
图
像
中
预测
HPV阳性宫颈鳞状细胞癌(CSCC)的共识
分子
亚型
(CMS)。研究分析了三个国际CSCC队列,共计545例样本,通过跨队列实验验证,
模型
在
预测
CMS状态上表现出色,其数字CMS评分在疾病特异性生存和无病生存分析
中
具有显著的预后意义,与
分子
CMS分类的
预测
能力相当。此外,研究还揭示了C1和C2两种CMS
亚型
在组织学和免疫学特征上的差异,为理解肿瘤生物学行为和潜在治疗靶点提供了新见解。尽管研究存在一定局限性,如部分队列预
机器学习笔记 - 使用Keras和
深度学习
进行
乳腺癌
分类
乳腺组织病理学
图
像
浸润性导管癌 (IDC) 是所有
乳腺癌
中
最常见的
亚型
。 为了给整个样本分配侵袭性等级,病理学家通常关注包含 IDC 的区域。 因此,自动侵略性分级的常见预处理步骤之一是在整个安装载玻片内描绘 IDC 的确切区域。
乳腺癌
是女性最常见的癌症形式,浸润性导管癌 (IDC) 是最常见的
乳腺癌
形式。 准确识别和分类
乳腺癌
亚型
是一项
重要
的临床任务,可以使用自动化方法来节省时间和减少错误。 原始
数据
集包含 162 张以 40 倍扫描的
乳腺癌
(BCa) 标本
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