基于影像-病理多模态深度学习的三阴性乳腺癌预后模型及应用研究
近年来，乳腺癌已经成为女性恶性肿瘤中最为严重的疾病之一。三阴性乳腺癌，即乳腺组织中找不到原始乳腺细胞、原始乳腺细胞或间充质细胞，且未发生扩散的乳腺癌，其预后较差，治疗难度较大。因此，对于三阴性乳腺癌的预后研究具有重要的临床意义。
传统的预后模型主要基于病理组织学特征，如乳腺癌细胞大小、形态、浸润范围等，但是这些方法存在许多局限性。例如，病理组织学特征可能存在假阳性或假阴性，而且对于某些类型的乳腺癌，这些特征可能无法准确反映预后情况。因此，需要一种更加全面、准确、可预测的预后模型。
近年来，基于深度学习的方法在乳腺癌预后研究方面得到了广泛应用。其中，基于影像-病理多模态深度学习的方法已经成为一种备受关注的方法。该方法将影像、病理组织学等多个数据源进行融合，利用深度学习算法对数据进行特征提取和分类，从而预测预后情况。
本文介绍了基于影像-病理多模态深度学习的三阴性乳腺癌预后模型的构建过程，包括数据预处理、特征提取和模型训练等方面。然后，本文对模型的和应用进行了研究，结果表明，该模型具有良好的预测能力和应用价值，可以用于对三阴性乳腺癌患者的预后进行评估和指导。
最后，本文提出了一些改进和完善的方法，以提高模型的准确度和鲁棒性，为乳腺癌预后研究提供更加准确和可靠的方法。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。