【摘 要】
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肺癌是一种严重威胁患者生命的恶性肿瘤。通过对肺癌病人进行生存预测分析并制定针对性治疗方案,对提高病人生存率具有重要意义。提出一种基于病理学图像的肺癌患者生存预测
【机 构】
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北京石油化工学院经济管理学院,北京化工大学经济管理学院,美国德州大学阿灵顿分校计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.71601022);北京市拔尖人才项目(No.CIT&TCD20140415)
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肺癌是一种严重威胁患者生命的恶性肿瘤。通过对肺癌病人进行生存预测分析并制定针对性治疗方案,对提高病人生存率具有重要意义。提出一种基于病理学图像的肺癌患者生存预测分析方法。首先采用深度学习方法对病理学图片进行肺癌细胞自动检测,并对检测出的肺癌细胞进行特征提取。在特征选取中,引入了反映肺癌细胞间关系和分布特性的拓扑特征的提取方法,将提取的拓扑特征作为生存分析的预测因素。最后采用Cox-Lasso方法对肺癌患者进行生存预测分析。实验结果表明,该方法能够提高细胞检测的效率和准确性,并具有较高的肺癌患者生存预测分析
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