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基于MRI影像和临床参数特征融合的深度学习模型预测术前肝细胞癌的细胞角蛋白19状态

方威扬 肖慧 王爽 林晓明 陈超敏

南方医科大学学报2024，Vol.44Issue(9)：P.1738-1751,14.
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南方医科大学学报2024，Vol.44Issue(9)：P.1738-1751,14.DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2024.09.14

基于MRI影像和临床参数特征融合的深度学习模型预测术前肝细胞癌的细胞角蛋白19状态

方威扬 1肖慧 2王爽 3林晓明 3陈超敏2

作者信息

  • 1. 南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510500 广东顺德创新设计研究院,广东佛山528300
  • 2. 南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510500
  • 3. 广东顺德创新设计研究院,广东佛山528300
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/MRI影像/细胞角蛋白19/多尺度特征融合/多模态数据

分类

医药卫生

引用本文复制引用

方威扬,肖慧,王爽,林晓明,陈超敏..基于MRI影像和临床参数特征融合的深度学习模型预测术前肝细胞癌的细胞角蛋白19状态[J].南方医科大学学报,2024,44(9):P.1738-1751,14.

基金项目

国家重点研发计划项目(2023YFC2414502) （2023YFC2414502）

广东省科技创新战略专项基金(2018FS05020102)。 （2018FS05020102）

南方医科大学学报

OA北大核心CSTPCDMEDLINE

1673-4254

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