基于影像-病理多模態(tài)深度學習的三陰性乳腺癌預后模型及應(yīng)用研究2780080139
基于影像-病理多模態(tài)深度學習的三陰性乳腺癌預后模型及應(yīng)用研究
近年來，隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展，其在醫(yī)學圖像分析領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。在乳腺癌領(lǐng)域，基于深度學習的預后模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于預測患者的生存情況，其中基于影像-病理多模態(tài)深度學習的方法尤為重要。本文旨在探討基于影像-病理多模態(tài)深度學習的三陰性乳腺癌預后模型及應(yīng)用研究。
三陰性乳腺癌是指乳腺癌中不含乳腺癌細胞、人類乳頭狀瘤病毒、 Human Immunodeficiency Virus 的乳腺癌。由于其罕見性，其患者的生存時間往往較長，但預后不良。因此，對于三陰性乳腺癌的預后預測，一直是醫(yī)學研究中的重要問題。
基于深度學習的方法在乳腺癌預后預測中的應(yīng)用已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。其中，基于圖像-病理多模態(tài)深度學習的方法被廣泛應(yīng)用于乳腺癌的診斷和預后預測。基于圖像-病理多模態(tài)深度學習的方法，通過將醫(yī)學圖像和病理組織圖像進行多模態(tài)融合，可以實現(xiàn)對乳腺癌的診斷和預后預測的高效、精準、準確。
本文將介紹基于影像-病理多模態(tài)深度學習的三陰性乳腺癌預后模型的建立過程，探討其預測性能，并應(yīng)用該模型對三陰性乳腺癌患者的生存情況進行分析和預測。
本文將介紹基于影像-病理多模態(tài)深度學習的三陰性乳腺癌預后模型的建立過程，探討其預測性能，并應(yīng)用該模型對三陰性乳腺癌患者的生存情況進行分析和預測。本文將對基于影像-病理多模態(tài)深度學習的三陰性乳腺癌預后模型的應(yīng)用前景進行探討，并期望該模型能夠為三陰性乳腺癌患者的預后預測提供有益的指導。
