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深度卷积神经网络识别胶质母细胞瘤的分子亚型

来源 :2019中国肿瘤学大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kwannew

【摘 要】

：

目的 胶质母细胞瘤(GBM)可分为3-4 个亚型,各个亚型具有不同的分子及临床特点。主要的亚型包括Proneural(PN)、Neural(NE)、Classical(CL)及Mesenchymal(ME)。各种分型略有不同,但PN 和ME 作为2 个相反的方向出现在各种分型方法中。本研究主要探讨采取深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)对

【作 者】

：

毛星刚 薛小燕 章薇 章翔 

【机 构】

：

空军军医大学西京医院 空军军医大学药学系

【出 处】

：

2019中国肿瘤学大会

【发表日期】

：

2019年7期

【关键词】

：

胶质瘤 人工智能 卷积神经网络 分子亚型 深度学习 胶质母细胞瘤 

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　　目的 胶质母细胞瘤(GBM)可分为3-4 个亚型,各个亚型具有不同的分子及临床特点。主要的亚型包括Proneural(PN)、Neural(NE)、Classical(CL)及Mesenchymal(ME)。各种分型略有不同,但PN 和ME 作为2 个相反的方向出现在各种分型方法中。本研究主要探讨采取深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)对GBM 进行分子亚型的分类。

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