基于PET/CT图像融合的非小细胞肺癌淋巴结转移预测
刘秀婷; 李子荣; 祁婧; 马露; 陈俊豪
2024-07-31
发表期刊湖北大学学报(自然科学版)
摘要淋巴结转移是决定肿瘤分期和预后的主要因素。因此,准确评估淋巴结转移状况对患者的治疗、预后和生存状况具有重要意义。目前的研究大多需要医生勾画肿瘤进行预测,提供准确勾画肿瘤的图像是耗时且费力的。为解决这一问题,提出了一种基于PET/CT图像融合的非小细胞肺癌淋巴结转移诊断方法,即只需病人拍摄的PET/CT图像,无需医生勾画肿瘤。该方法采用直接阅片的方式用Resnet18从影像提取特征向量经过融合模块将PET信息和CT信息融合,分类得到最终结果。融合模块通过学习来确定CT特征和PET特征在不同区域的重要性,分配不同的权重融合。该模型在NSCLC Radiogenomics数据集上的准确度为0.795,敏感性为0.6。在患者淋巴结转移的分类方面,提高了肺癌患者的诊断准确率。
关键词非小细胞肺癌 淋巴结转移 多模态融合
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ISSN1000-2375
语种中文
原始文献类型学术期刊
中图分类号R734.2;R730.44
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/37571
专题信息工程与人工智能学院
通讯作者李子荣
作者单位兰州财经大学信息工程与人工智能学院
第一作者单位信息工程与人工智能学院
通讯作者单位信息工程与人工智能学院
推荐引用方式
GB/T 7714
刘秀婷,李子荣,祁婧,等. 基于PET/CT图像融合的非小细胞肺癌淋巴结转移预测[J]. 湖北大学学报(自然科学版),2024.
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