换一批摘要肺腺癌存在多种不同类型,各有表征,准确对其分类是临床诊断和治疗的重要依据.从肺腺癌组织病理学、影像学、基因组学等多个方面进行肺腺癌亚型分类研究一直是临床研究的热点问题之一.特别是近年来机器学习和深度学习技术的发展为肺腺癌分类研究提供了新的方法和思路.详细阐述了当前肺腺癌分类技术的研究进展,对各种亚型分类技术应用进展进行了系统的评价.总结了各类分类技术的优缺点、传统分类方法的难易程度和常用的机器学习、深度学习技术模型的算法复杂度,分析了当前研究的相关问题,并对未来的研究方向进行了展望.
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关键词
肺腺癌分类技术计算机断层扫描(CT)影像病理组织图像机器学习深度学习lung adenocarcinomaclassification techniquecomputed tomography(CT)imagingpathological tissue imagemachine learningdeep learning
分类号
TP183
栏目名称
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0116
发布时间
2023-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61872225）
山东省研究生教育优质课程建设项目（SDYKC19148）
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