AI深度学习从病理切片识别小细胞肺癌快速分型,无需依赖检测设备
研究设计与深度学习框架概述小细胞肺癌约占所有肺癌的15%,但恶性程度极高,约70%患者确诊时已属晚期,5年生存率不足7%。尽管近年来针对非小细胞肺癌(NSCLC)的靶向治疗和免疫治疗突飞猛进,SCLC却因“高度异质性”和“缺乏有效分型工具”长期停滞不前。传统上
研究设计与深度学习框架概述小细胞肺癌约占所有肺癌的15%,但恶性程度极高,约70%患者确诊时已属晚期,5年生存率不足7%。尽管近年来针对非小细胞肺癌(NSCLC)的靶向治疗和免疫治疗突飞猛进,SCLC却因“高度异质性”和“缺乏有效分型工具”长期停滞不前。传统上
在全球癌症研究领域,小细胞肺癌(SCLC)因其高侵袭性、快速转移和有限的靶向治疗选择,始终是临床治疗的硬骨头。9月2日,温州医科大学/中国医学科学院肿瘤医院等单位联合发表于国际权威期刊《基因组医学》(Genome Medicine)的一项研究,为这一难题提供了
肺癌 深度学习 me 病理切片 genomemedicine 2025-09-03 18:18 2