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深度学习和影像组学在头颈部恶性肿瘤影像学中的研究进展 被引量:10

Advance of deep learning and radiomics in head and neck cancer imaging
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摘要 影像组学模型建立在手工提取特征的基础上,而深度学习可以自动学习这些特征,两者结合的应用前景更加广阔,是目前影像学发展的热点和焦点。目前已有较多学者利用影像组学和深度学习对头颈部恶性肿瘤的影像学研究进行了深入讨论。笔者就深度学习和影像组学在头颈部恶性肿瘤分期、鉴别诊断、转移淋巴结的评估、肿瘤的基因型预测及预后的辅助判断等方面展开综述。
作者 邹颖 夏爽 Zou Ying;Xia Shuang(Department of Radiology,First Teaching Hospital of Tianjin University of TCM,Tianjin 300193,China;Department of Radiology,Tianjin First Central Hospital,Tianjin 300192,China)
出处 《中华放射学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1021-1024,共4页 Chinese Journal of Radiology
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引证文献10

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