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基于H&E图像和基因表达数据的多模态深度学习模型预测胃癌生存风险
1
作者 马艳雨 贺平安 《软件工程》 2024年第8期37-40,共4页
胃癌作为高发恶性肿瘤,其致死率近年来居高不下,因此精准预测胃癌患者的生存风险对于治疗至关重要。文章提出了一种基于多模态深度学习的预测模型,旨在评估胃癌患者的生存风险。该模型整合了H&E(Hematoxylin-Eosin staining)染色图... 胃癌作为高发恶性肿瘤,其致死率近年来居高不下,因此精准预测胃癌患者的生存风险对于治疗至关重要。文章提出了一种基于多模态深度学习的预测模型,旨在评估胃癌患者的生存风险。该模型整合了H&E(Hematoxylin-Eosin staining)染色图像和基因表达数据,首先,采用ResNet18卷积神经网络模型提取深层H&E图像信息,将其编码为一维特征向量。其次,采用多模态紧凑型双线性池化方法,将图像特征与基因表达数据进行融合,用于预测胃癌患者的风险分数。在TCGA的胃癌样本中,该模型的一致性指数(c-index)为0.70。在测试集上进行的Kaplan-Meier分析结果显示,模型成功地区分出高风险群和低风险群。结果表明,该模型在区分胃癌患者风险层次方面表现出色,具有显著优势。 展开更多
关键词 胃癌 h&e染色图像 基因表达 深度学习 多模态
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基于Spring-Boot和Vue框架在H&E染色病理图像中浸润性肺腺癌细胞初步诊断筛选系统的研究与设计
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作者 李国印 杨军 +1 位作者 宁玉富 孙浩 《长江信息通信》 2023年第10期14-16,共3页
针对肺腺癌细胞图像分割耗时长、难度大和染色不均匀的问题,设计了一种H&E染色病理图像中浸润性肺腺癌细胞初步诊断筛选系统[1]。文章主要讲解了在H&E染色病理图像中浸润性肺腺癌细胞初步诊断筛选系统的主要功能模块以及实现系... 针对肺腺癌细胞图像分割耗时长、难度大和染色不均匀的问题,设计了一种H&E染色病理图像中浸润性肺腺癌细胞初步诊断筛选系统[1]。文章主要讲解了在H&E染色病理图像中浸润性肺腺癌细胞初步诊断筛选系统的主要功能模块以及实现系统所采用的技术Spring-Boot和Vue框架,并且详细阐述了使用Vue框架开发前端,包括登录页面、系统主页、结果展示页面等实现的各个具体技术细节以及结果展示设计实现的技术细节。 展开更多
关键词 Spring-Boot Vue框架 h&e染色病理图像
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