深度学习用于影像学预测肺腺癌浸润性的研究进展题录

基于影像学的早期肺腺癌浸润性预测, 对于肺结节的临床管理、手术方法和预后评估具有重要意义。相比于基于特征构建的统计学方法和影像组学方法, 以卷积神经网络为基础的深度学习方法用于预测肺腺癌浸润性具有性能高、可靠性强、自动勾画等优势, 有很好的应用前景。目前已有研究对多模态学习、浸润性分类、多任务处理、辅助临床、可解释性等领域进行了探索, 并提高了模型的预测准确度。随着融合模态的丰富、多中心大样本的建立、小样本学习方法的应用以及前瞻性研究的开展, 深度学习将在肺腺癌浸润性的预测中发挥更重要的作用。