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基于深度学习的计算病理学在结直肠癌预后预测和疗效评估中的研究进展
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作者 陆艺展 周学志 《新乡医学院学报》 CAS 2024年第7期609-613,共5页
结直肠癌是最常见的恶性肿瘤之一,已严重威胁人们的生命健康。目前临床上以肿瘤淋巴结转移(TNM)分期系统作为结直肠癌风险分层和预后预测的主要参考标准,但具有相同病理分期患者间的预后仍有较大差异。因此,迫切需要更加精准的预后预测... 结直肠癌是最常见的恶性肿瘤之一,已严重威胁人们的生命健康。目前临床上以肿瘤淋巴结转移(TNM)分期系统作为结直肠癌风险分层和预后预测的主要参考标准,但具有相同病理分期患者间的预后仍有较大差异。因此,迫切需要更加精准的预后预测模型。计算病理学是借助计算机和人工智能(AI)分析组织病理学图像的新领域。AI可以对组织病理学图像进行全面、定量的分析,在结直肠癌的预后预测中显示出重要的价值和潜力。本文对计算病理学在结直肠癌预后预测和疗效评估中的应用进行综述,并总结了该技术在预后预测过程中存在的问题以及未来的发展方向。 展开更多
关键词 计算病理学 深度学习 结直肠癌 预后预测 疗效评估
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