关于使用光谱计算机断层扫描和机器学习在慢性乙型肝炎病毒患者中术前预测的文章的综述
Yao-Qian Yuan1, Qian-Qian Chen2
1Department of Gastroenterology, The First Medical Center of Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, China.
World journal of gastroenterology
|November 4, 2024
概括
一个机器学习模型使用临床数据和光谱CT扫描准确预测淋巴血管入侵/脑周神经入侵状态. 这篇评论回顾了这项研究,并建议了未来的研究方向.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 最近的一项研究开发了一种机器学习模型,用于预测淋巴血管入侵/围神经入侵状态.
- 该模型将临床指示与光谱计算机断层扫描 (CT) 特性集成在一起,以准确预测.


