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王慧娜 (王慧娜.) | 李金书 (李金书.) | 李建强 (李建强.) | 刘博 (刘博.)

Abstract:

影像基因组学是一种将基因组数据与成像特征关联的高通量研究方法,现已广泛应用到乳腺癌分子亚型的鉴别、癌症风险的评估等方面.基于机器学习和大数据技术的影像基因组学在乳腺癌的个性化诊断和治疗等方面都显示出巨大的潜力,因此,对机器学习技术在乳腺癌影像基因组学中的研究现状和应用前景进行了总结.首先,介绍乳腺癌的基因特征和乳腺癌影像数据获取方法,分析机器学习技术在乳腺癌良性/恶性预测方面的应用;然后,对比应用于乳腺癌影像分割问题的深度学习方法,并分析乳腺癌影像基因组学模型;最后,指出当前研究的局限性以及乳腺癌影像基因组学进一步的研究方向.

Keyword:

乳腺癌 影像特征 影像基因组学 影像组学 基因组学 机器学习

Author Community:

  • [ 1 ] [李建强]北京工业大学
  • [ 2 ] [刘博]梅西大学数学与计算科学学院,奥克兰4472
  • [ 3 ] [李金书]北京工业大学
  • [ 4 ] [王慧娜]北京工业大学

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Source :

北京工业大学学报

ISSN: 0254-0037

Year: 2024

Issue: 6

Volume: 50

Page: 748-762

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