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-07-13农历五月二十三

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(总第篇,第篇,知识城邦陪伴您的第2年)

跨模式三维深度学习在T1期肺腺癌淋巴结转移预测中的应用

Abstract

—结论—

单一深度学习法的诊断效果明显高于放射组学方法和放射科医生的诊断结果。

将临床先验知识融入到深度学习模型中，提高了LN状态的诊断精度，有利于精准医学的应用。

Theperformanceofthesingledeeplearningmethodissignificantlyhigherthantheradiomicsmethodandtheradiologists,andintegrationofpriorclinicalknowledgeintothedeeplearningmodelenhancethediagnosticprecisionofLNstatusandfacilitatetheapplicationofprecisionmedicine.

—目的—

早期肺癌患者术前CT对淋巴结（LN）状态的评估缺乏较高的准确性，错误的评估会导致不恰当的治疗方案，增加并发症的发生率。

本研究旨在建立一个基于CT影像及临床经验的跨模式三维神经网络，以准确预测临床T1期肺腺癌淋巴结转移。

Theevaluationoflymphnode(LN)statusbyradiologistsbasedonpreoperative