Institutional Repository of School of Information Engineering and Artificial Intelligence
| 基于VGG网络多模态融合的非小细胞肺癌复发预测 | |
宋玥 ; 李兵; 马亚楠
| |
| 2022-12-25 | |
| 发表期刊 | 现代信息科技
 |
| 卷号 | 6期号:24页码:78-81 |
| 摘要 | 传统方法预测肺癌患者术后复发通常使用PET/CT图像或临床数据等单一模态信息，而文章在卷积神经网络VGG模型的基础上研究了多模态融合的潜力，通过结合PET/CT图像信息、临床数据和影像组学信息对肺癌复发实现了更好的预测。实验结果表明，对160名患者的NSCLC放射基因组学数据集进行研究时使用三种模态信息预测NSCLC患者复发性能达到最佳，其准确率为84.38%，精确率为82.76%，召回率为68.75%,AUC为79.69%。 |
| 关键词 | 非小细胞肺癌 PET/CT图像 临床 影像组学 复发预测 |
| DOI | 10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.24.020 |
| URL | 查看原文 |
| ISSN | 2096-4706 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 中图分类号 | R734.2 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/33268 |
| 专题 | 信息工程与人工智能学院 |
| 作者单位 | 兰州财经大学信息工程学院 |
| 第一作者单位 | 信息工程与人工智能学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 宋玥,李兵,马亚楠. 基于VGG网络多模态融合的非小细胞肺癌复发预测[J]. 现代信息科技,2022,6(24):78-81. |
| APA | 宋玥,李兵,&马亚楠.(2022).基于VGG网络多模态融合的非小细胞肺癌复发预测.现代信息科技,6(24),78-81. |
| MLA | 宋玥,et al."基于VGG网络多模态融合的非小细胞肺癌复发预测".现代信息科技 6.24(2022):78-81. |
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