面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究OA北大核心CSTPCD
微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影像诊断评估提供了有价值的解决方法,但受数据标注收集困难等因素的影响,目前研究多独立利用电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)或核磁共振成像(M…查看全部>>
贾熹滨;于高远;王珞;邓玉辉;杨大为;杨正汉
北京工业大学信息学部,北京100124 多媒体与智能软件技术北京市重点实验室(北京工业大学),北京100124 北京人工智能研究院(北京工业大学),北京100124北京工业大学信息学部,北京100124 多媒体与智能软件技术北京市重点实验室(北京工业大学),北京100124 北京人工智能研究院(北京工业大学),北京100124北京工业大学信息学部,北京100124首都医科大学附属北京友谊医院放射科,北京100050首都医科大学附属北京友谊医院放射科,北京100050首都医科大学附属北京友谊医院放射科,北京100050
计算机与自动化
微血管侵犯评估多模态融合高效多模态贡献度感知模态分组卷积高效多模态自适应加权
《电子学报》 2024 (6)
P.2053-2066,14
国家自然科学基金(No.82071876,No.62171298,No.61871276)北京市医管中心青苗人才项目(No.QML20200108)。
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