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摘要
深度学习影像组学(deep learning radiomics,DLR)是医学影像结合人工智能分析领域的一项新技术,可以解决传统影像组学技术自动化、标准化程度低,特征提取步骤繁琐,耗时耗力的问题,并进一步提升影像组学模型在肿瘤分类诊断与预后预测中的准确性和可靠性。本文首先介绍DLR方法的原理及其工作流程,进而介绍其在肿瘤诊断、分期分型预测、生存预后评估中的研究现状,最后对其进行总结与展望。
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单位复旦大学附属华山医院; 上海大学; 通信与信息工程学院
