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基于CT影像的Random Slice-enhanced 3D-ResNet用于晚期肺癌表皮生长因子受体突变状态分类

梁淑芬 陈诺 陈相猛 秦传波 张伟彬 李坤炜 陈豪 梁树基

机电工程技术2026，Vol.55Issue(13)：P.75-81,7.
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机电工程技术2026，Vol.55Issue(13)：P.75-81,7.DOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2025.00136

基于CT影像的Random Slice-enhanced 3D-ResNet用于晚期肺癌表皮生长因子受体突变状态分类

梁淑芬 1陈诺 1陈相猛 2秦传波 1张伟彬 3李坤炜 4陈豪 1梁树基1

作者信息

  • 1. 五邑大学电子与信息工程学院,广东江门529020
  • 2. 江门市中心医院放射科,广东江门529030
  • 3. 江门市中心医院病理科,广东江门529030
  • 4. 中山大学附属第五医院放射科,广东珠海519000
  • 折叠

摘要

关键词

3D卷积神经网络/CT影像/中晚期肺癌/表皮生长因子受体

分类

医药卫生

引用本文复制引用

梁淑芬,陈诺,陈相猛,秦传波,张伟彬,李坤炜,陈豪,梁树基..基于CT影像的Random Slice-enhanced 3D-ResNet用于晚期肺癌表皮生长因子受体突变状态分类[J].机电工程技术,2026,55(13):P.75-81,7.

基金项目

2024年广东省普通高校重点领域专项(2024ZDZX1008) （2024ZDZX1008）

肺腺癌PD-L1表达水平和驱动基因EGFR位点突变与其临床病理特征的相关性研究(2023YL01031)。 （2023YL01031）

机电工程技术

1009-9492

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