深度学习在基于图像识别的卵巢癌诊断和预后中的应用进展

摘要：

卵巢癌是妇科最致命的恶性肿瘤,70%以上的患者确诊时已处于晚期,5 年生存率不足45%.由于卵巢癌的异质性,基于卵巢癌组织学亚型、分子亚型、铂敏感度等的个体化治疗受到了越来越多的认可.因此,卵巢癌的精准诊断和分型、疗效和预后预测等对患者的个体化治疗决策至关重要.随着人工智能的发展,深度学习由于其在图像识别领域的优越性能,被用于卵巢癌的诊断、分型和预后预测中,并展现出了不俗的表现.该文将对深度学习在基于图像识别的卵巢癌诊断、分型、治疗和预后中的应用和性能进行综述.

关键词：深度学习、卵巢癌、诊断、分型、预后

所属期刊栏目：33

分类号：R737.31(肿瘤学)

资助基金：国家自然科学基金82172609

在线出版日期：2023-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：308-314