#深度学习#据估计，喉癌的5年总生存率为54-61%，其中下咽癌的临床预后效果更差。目前，放疗是早期喉癌和下咽癌的首选治疗方法。局部晚期喉癌和下咽癌越来越多地采用化疗放疗来代替手术治疗，以保持喉部功能。因此，早期发现残余和复发的肿瘤可以为后续治疗计划的制动提供参考。
磁共振成像（MR）上的弥散加权成像（DWI）已被广泛应用于肿瘤学中检测肿瘤部位和肿瘤生存能力的评估。研究表明，治疗前、治疗中和治疗后的表观扩散系数（ADC）可作为评估头颈部癌症预后的因素。然而，由于ADC的可重复性和客观性较差，其临床实践中的使用受到了限制。最近，机器学习和深度学习（DL）形式的人工智能已被广泛应用于医学成像。卷积神经网络（CNN）是DL算法之一，通过几个堆叠的卷积层帮助自动检测从医学图像中提取的成像特征。但据我们所知，尚未有研究使用基于MR的CNN对接受头颈部癌症根治性治疗的患者进行预测的模型。
2022-05-07
2021-03-28
#深度学习#和#影像组#学多尺度融合特征的#Covid-19#重症转化预警模型研究，事实上，目前这一块已经做得不错了。通过临床数据结合影像学，就能很好地预测。事实上新冠病人的肺部影像称为大白肺，深度学习能学出什么名堂，高度令人怀疑，还不如利用生化指标（如炎症因子，血小板，白细胞，中性粒细胞等）+临床指标（如年龄，性别，合并症等）+影像学，这样判断重症转化更为靠谱。
2020-09-28
基于#深度学习#与#混合现实#的#头颈肿瘤##显微手术导航系统#的研究，这个课题就是新技术的堆积。事实上，显微手术导航系统就相当牛X了，如果通过深度学习技术完善其操作，减少手术中损伤血管和神经，又很牛了。至于混合现实，又是另外一回事，与深度学习结合？给人感觉就是凑份子
2020-09-28
2020-09-22
