Institutional Repository of School of Information Engineering and Artificial Intelligence
| 基于端到端模型的淋巴结转移分类研究 | |
李雅婧 ; 陈璐; 杨旭恺; 王凯祎; 杨春林
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| 2025-01-21 | |
| 发表期刊 | 智能计算机与应用
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| 摘要 | 在非小细胞肺癌中，淋巴结的转移是一个关键的疾病进展标志，并对患者的预后有显著影响。因此，对于早期非小细胞肺癌患者来说，准确识别淋巴结转移对于制定治疗计划至关重要。本项研究开发了一个名为ASCLS的诊断模型，该模型结合了PET/CT影像和临床文本信息，旨在提升非小细胞肺癌转移诊断的精确度。ASCLS模型利用深度学习框架从PET/CT影像中提取特征，并应用表格transformer技术来处理患者的临床文本数据，从而学习不同数据模态间的相关性，为转移性诊断提供更全面的依据。研究的实验结果表明，ASCLS模型在诊断的准确性、敏感性和特异性方面均表现出色，其AUC值高达0.83。这项研究不仅证明了多模态数据在癌症诊断中的有效性，而且为非小细胞肺癌的精准治疗提供了新的方法论支持。 |
| 关键词 | 非小细胞肺癌 PET/CT 多模态融合 淋巴结转移 癌症诊断 |
| DOI | 10.20169/j.issn.2095-2163.25010601 |
| URL | 查看原文 |
| ISSN | 2095-2163 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 中图分类号 | TP391.41 ; R734.2 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/38656 |
| 专题 | 信息工程与人工智能学院 |
| 通讯作者 | 杨春林 |
| 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 | 李雅婧,陈璐,杨旭恺,等. 基于端到端模型的淋巴结转移分类研究[J]. 智能计算机与应用,2025. |
| APA | 李雅婧,陈璐,杨旭恺,王凯祎,&杨春林.(2025).基于端到端模型的淋巴结转移分类研究.智能计算机与应用. |
| MLA | 李雅婧,et al."基于端到端模型的淋巴结转移分类研究".智能计算机与应用 (2025). |
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