基于医学影像和基因数据的肺癌辅助诊断方法研究9787523514276
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作者董云云著
出版社科学技术文献出版社
ISBN9787523514276
出版时间2024-05
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定价42元
货号16305847
上书时间2024-11-19
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目录
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 肺结节分割
1.2.2 肺癌亚型分类
1.2.3 肺癌分期
1.2.4 肺癌影像预测基因突变
1.3 本书主要研究内容
1.4 本书的组织结构
第2章 基于超体素3D区域增长的疑难型肺结节分割方法
2.1 引言
2.2 相关工作
2.3 数据预处理
2.3.1 前景区域的分离及种子点的自动定位
2.3.2 3D掩模的构建
2.4 3D超体素的构建
2.4.1 超体素的构建原理
2.4.2 超体素的构建过程
2.5 模糊连通图的构建
……
主编推荐
本书作者通过多年的理论研究及项目实践，聚焦于肺癌的智能诊断方法研究，突出了多角度分析肺癌的重要性。提出了针对早期肺癌的多种创新方法，包括基于影像数据的辅助诊断、基于机器学习算法的自动分型和分期，以及利用CT影像预测基因突变的潜力。这些方法有望在肺癌的早期诊断和治疗中发挥重要作用，为患者提供更准确、个性化的医疗服务。通过理论与实践的统一，有望在为肺癌智能诊断领域的研究者和从业者提供全面的解决方案，推动肺癌患者生存率的提高。主要内容包括基于超体素3D区域增长肺结节分割方法，基于DNA甲基化进行细粒度的肺腺癌亚型分类模型，基于多组学基因数据的改进的多级加权深度森林模型，多通道多任务的深度学习模型等。
精彩内容
全书由6章组成，其中：第1章主要介绍肺癌研究中利用影像基因等数据进行研究的应用领域及相关概念和理论基础；第2章针对疑似肺癌的疑难型肺结节，提出基于超体素3D区域增长的疑难型肺结节分割方法；第3章针对肺癌的亚型分类问题，提出了一种多级加权的深度森林模型和基于DNA甲基化进行细粒度的肺腺癌亚型分类；第4章针对肺腺癌复杂的发病机制，以及使用单一基因数据难以获得满意的分期结果，提出了基于多组学基因数据的改进的多级加权深度森林模型IMLW-gcForest以进行分期；第5章针对基因检测过程存在侵入性、时间长、费用高等问题，提出了多通道多任务的深度学习模型MMDL，利用非小细胞肺癌的CT影像来预测EGFR和KRAS的突变；第6章为总结与展望。
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