【摘 要】
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TNM分期作为评估口腔癌患者预后的常用方法,多年临床应用证明其存在仅局限于分析患者临床病理数据的不足,难以适应现代医学的发展.深度学习(deep learning,DL)已广泛应用在人类生活的各个方面,具备高效、智能化的数据分析优势,可以充分挖掘和分析海量的医学数据,在医疗实践中的应用方兴未艾.在口腔癌预后分析方面,深度学习能够高效处理与分析分别以淋巴细胞、灰度协调矩阵(gray level coocrrencr matrix,GLCM)和基因图谱为代表的病理、放射影像和分子图像等患者资料,并据此进行准确
【机 构】
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中山大学光华口腔医学院·附属口腔医院口腔颌面外科,广东省口腔医学重点实验室,广东 广州 510055
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TNM分期作为评估口腔癌患者预后的常用方法,多年临床应用证明其存在仅局限于分析患者临床病理数据的不足,难以适应现代医学的发展.深度学习(deep learning,DL)已广泛应用在人类生活的各个方面,具备高效、智能化的数据分析优势,可以充分挖掘和分析海量的医学数据,在医疗实践中的应用方兴未艾.在口腔癌预后分析方面,深度学习能够高效处理与分析分别以淋巴细胞、灰度协调矩阵(gray level coocrrencr matrix,GLCM)和基因图谱为代表的病理、放射影像和分子图像等患者资料,并据此进行准确的预后判断;通过辅助医师优化治疗方案,深度学习可以有效改善患者的生存情况.尽管目前深度学习在口腔癌患者预后研究中存在供给数据量不足、缺乏实际临床应用等缺陷,但其已展现出良好的临床应用前景.
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