【摘 要】
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肺癌患者发生肺栓塞的概率是正常人患肺栓塞概率的20倍,死亡率则会增加2～8倍。肺癌患者一旦发生肺栓塞,将会大大增加诊治难度,缩短患者生存期。因此,对肺癌合并肺栓塞的早期诊断和预防至关重要。近年来,越来越多的研究是基于深度学习在图像中的应用,其中医学影像是最有前途的方向之一,也是一种用于识别有疾病症状的个体非侵入性技术。本研究基于临床文本数据和X光影像数据,采用机器学习和深度学习方法,探寻人工智能技
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肺癌患者发生肺栓塞的概率是正常人患肺栓塞概率的20倍,死亡率则会增加2～8倍。肺癌患者一旦发生肺栓塞,将会大大增加诊治难度,缩短患者生存期。因此,对肺癌合并肺栓塞的早期诊断和预防至关重要。近年来,越来越多的研究是基于深度学习在图像中的应用,其中医学影像是最有前途的方向之一,也是一种用于识别有疾病症状的个体非侵入性技术。本研究基于临床文本数据和X光影像数据,采用机器学习和深度学习方法,探寻人工智能技术对肺癌与肺癌合并肺栓塞这两种疾病分类的应用价值。通过建立云南省多中心的肺癌合并肺栓塞患者数据库,采用多中心的回顾性研究,提出了肺癌合并肺栓塞预测模型,并探索相关危险因素,为云南肺癌患者肺栓塞的人工智能预测模型提供参数具有重要价值。本文的主要研究内容分为两个方面:（1）基于临床数据的肺癌合并肺栓塞早期诊断。本研究提出了1NN-XGBoost混合网络的方法,基于1572例患者数据,其中包括1372例肺癌和200例肺癌合并肺栓塞的数据集进行训练和测试,平均分析云南省肺癌合并栓塞的危险因素。分别采用1NN和代价敏感函数解决数据缺失和数据不平衡的问题。本数据包括21个危险因素的特征,对比了6种机器学习算法和3种深度学习算法,得到1NN-XGBoost混合网络的曲线下面积达到0.98。（2）基于迁移学习的X光影像的肺癌合并肺栓塞分类任务。研究比较了使用CNN-1、CNN-2、Mobile Netv1、Effient Net B0以及微调模型在肺癌图像自动多分类中的几种方法。通过使用云南第一人民医院的可用数据集和正常的X光图像（160张）、肺癌（1218张）和肺癌并发肺栓塞（88张）比较,三个类别之间的不平衡非常突出。因此,在第四章尝试了使用微调的迁移学习,结果准确率超过89%,证明微调的Efficient Net被证明是性价比最高的性能。该方法可以用来辅助医生决策,提高诊断效率。
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