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JCO：中国<font color="red">建立</font>术后<font color="red">NSCLC</font>患者<font color="red">的</font><font color="red">生存</font>预测<font color="red">模型</font>

JCO：中国建立术后NSCLC患者的生存预测模型

上述新分期的直接结果是：对于部分病例，根据新分期制定的治疗策略将完全不同于应用旧分期时的策略，而且可能会给这部分患者带来更好的预后。2015年1月26日，《临床肿瘤学杂志》(J Clin Oncol)在线发表了我国广州医科大学附属第一医院何建行教授团队的一篇文章，详细介绍了一个预测术后非小细胞肺癌(NSCLC)患者生存的模型。

MedSci原创 - NSCLC，何建行，生存，预测模型 - 2015-02-01

Critical Care Medicine：ICU肺部超声<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font><font color="red">模型</font><font color="red">的</font>前瞻性实时<font color="red">验证</font>

Critical Care Medicine：ICU肺部超声深度学习模型的前瞻性实时验证

先前验证的DL分类模型在床边便携式设备上的实时监测性能同样良好。

网络 - 2024-01-04

Radiology：利用胸片<font color="red">的</font><font color="red">深度</font><font color="red">学习</font><font color="red">模型</font>预测COPD患者<font color="red">生存</font>率优于FEV1

Radiology：利用胸片的深度学习模型预测COPD患者生存率优于FEV1

该研究利用胸片和其他临床因素，开发并验证基于深度学习的COPD患者生存预测模型。

MedSci原创 - 2022-06-11

BMC Geriatr：糖尿病患者衰弱风险预测<font color="red">模型</font><font color="red">的</font><font color="red">建立</font><font color="red">与</font><font color="red">验证</font>

BMC Geriatr：糖尿病患者衰弱风险预测模型的建立与验证

虚弱是糖尿病大血管和微血管并发症之后的第三大常见并发症。本研究的目的是建立一个有效的糖尿病患者虚弱的风险预测模型。

MedSci原创 - 糖尿病，衰弱风险预测模型 - 2023-12-27

Radiology：肺腺癌患者胸部CT<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font><font color="red">生存</font>预测<font color="red">模型</font><font color="red">的</font>组织病理学价值

Radiology：肺腺癌患者胸部CT深度学习生存预测模型的组织病理学价值

最近，有学者提出了一个基于CT的术前深度学习（DL）预测模型来估计肺腺癌患者的无病生存期。

MedSci原创 - 肺腺癌，深度学习 - 2022-10-14

BMC Geriatr：糖尿病患者虚弱风险预测<font color="red">模型</font><font color="red">的</font><font color="red">建立</font><font color="red">与</font><font color="red">验证</font>

BMC Geriatr：糖尿病患者虚弱风险预测模型的建立与验证

虚弱是糖尿病大血管和微血管并发症之后的第三大常见并发症。本研究的目的是建立一个有效的糖尿病患者虚弱的风险预测模型。

MedSci原创 - 糖尿病，预测模型，虚弱风险 - 2023-06-10

European Radiology：基于YOLO<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font><font color="red">模型</font><font color="red">的</font>x线片原发骨肿瘤<font color="red">的</font>检测<font color="red">与</font>分类

European Radiology：基于YOLO深度学习模型的x线片原发骨肿瘤的检测与分类

人工智能（AI）算法可以在没有人类干预的情况下从数据中学习，因此为肌肉骨骼放射学提供了令人振奋的前景。

MedSci原创 - 骨肿瘤，深度学习，X线片 - 2023-03-27

European Radiology：如何应用DWI<font color="red">与</font>ADC提高急性缺血性卒中<font color="red">的</font><font color="red">深度</font><font color="red">学习</font><font color="red">模型</font><font color="red">的</font>分割性能？

European Radiology：如何应用DWI与ADC提高急性缺血性卒中的深度学习模型的分割性能？

现阶段，DWI上人工勾画的高信号病变是训练自动模型的基础真理（GT），可用于分割超急性和急性期的缺血性梗塞，也被用作在CT灌注预测梗死核心和治疗反应方面预后准确性的金标准。

MedSci原创 - 急性缺血性卒中，DWI，深度学习 - 2022-05-06

Radiology：基于乳腺钼靶<font color="red">的</font><font color="red">深度</font><font color="red">学习</font><font color="red">与</font>传统乳腺癌风险<font color="red">模型</font>在接受MRI补充筛查患者中<font color="red">的</font>诊断准确性比较

Radiology：基于乳腺钼靶的深度学习与传统乳腺癌风险模型在接受MRI补充筛查患者中的诊断准确性比较

最近，乳腺钼靶所实现的乳腺密度评估已被添加到风险评估模型，以改善模型的预测和区分。

MedSci原创 - 乳腺癌，乳腺钼靶 - 2024-02-17

PLoS Med：<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font>在肺癌预测中<font color="red">的</font>应用

PLoS Med：深度学习在肺癌预测中的应用

这项研究结果提供了证据表明，深度学习网络可用于基于NSCLC患者标准治疗CT影像的死亡风险分层。

MedSci原创 - 肺癌，深度学习，预后 - 2018-12-26

Radiology：<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font>预测临床I期非小细胞肺癌N2转移和<font color="red">生存</font>

Radiology：深度学习预测临床I期非小细胞肺癌N2转移和生存

深度学习特征能准确预测临床I期非小细胞肺癌N2期病变及预后分层

MedSci原创 - 非小细胞肺癌，深度学习 - 2022-01-02

Nature子刊：同济大学佘云浪/陈昶/谢冬开发新<font color="red">的</font>方法，预测肺癌隐匿性淋巴结转移

Nature子刊：同济大学佘云浪/陈昶/谢冬开发新的方法，预测肺癌隐匿性淋巴结转移

本研究表明，DLNMS对N0期NSCLC的ONM有一定的预测价值。

iNature - 非小细胞肺癌，正电子发射断层扫描，心脏计算机断层扫描，肺癌隐匿性淋巴结转移 - 2023-11-26

【综述】| 基于人工智能<font color="red">的</font>H-E染色全切片病理学图像分析在肺癌研究中<font color="red">的</font>进展

【综述】| 基于人工智能的H-E染色全切片病理学图像分析在肺癌研究中的进展

本文总结了肺癌领域利用人工智能手段进行病理学图像分析的应用进展，并对未来发展方向进行展望。

中国癌症杂志 - 肺癌，人工智能，卷积神经网络，全切片扫描 - 2024-04-29

AJRCCE：用于检测早期肺癌<font color="red">的</font>多维无细胞DNA碎片学分析

AJRCCE：用于检测早期肺癌的多维无细胞DNA碎片学分析

使用cfDNA碎片学特征建立了一个堆叠的集合模型，并在检测早期肺癌方面实现了卓越的灵敏度，这可以促进早期诊断并使更多患者受益。

MedSci原创 - 早期肺癌，多维无细胞DNA碎片学 - 2023-06-20

Radiology：<font color="red">深度</font><font color="red">学习</font>帮你在CT上进行肺气肿分级

Radiology：深度学习帮你在CT上进行肺气肿分级

肺气肿CT分级主要由人工参考Fleischner学会系统评分进行评价，其与生理学功能障碍和死亡风险具有相关性。

MedSci原创 - 肺气肿，肺功能障碍，深度学习 - 2020-05-21

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