深度学习-话题@MedSci - williamhill asia

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target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a> 脊柱生长潜力的确定对于患有脊柱疾病的年轻患者，特别是那些患有发育相关畸形(如脊柱侧、后凸) 的患者来说是极其重要的。有研究显示，更高的脊柱生长潜力与更大的畸形恶化的可能性相对应。为了改善预后，准确地确定眷柱的生长潜力是十分必要的，以表明畸形是否会保持静止。正确评估脊柱生长潜力使临床医生能够确定治疗契机，并确定适当的治疗干预措施，以确保畸形的有效控制，最终防止其进展到非手术治疗效果较差的晚期。, objectTitle=深度学习, objectType=topic, longId=66123, objectId=null, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/202301012/1697149832036_4754896.jpeg, objectUrl=null, replyNumber=0, likeNumber=28, createdTime=2024-07-13, rootId=0, userName=yangchou, userId=88b489038, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=0, attachment=null, ipAttribution=浙江省, moduleDTOList=null, followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=1), GetTopicListResponse(id=2214615, encodeId=9716221461574, content=<a href='/topic/show?id=3b1484506af' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#脊柱#</a> <a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a>, objectTitle=European Radiology：EOS x线片上基于深度学习的脊柱生长潜力识别, objectType=article, longId=834283, objectId=e57b834283a3, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/20240712/1720769993597_92910.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=e57b834283a3, replyNumber=0, likeNumber=0, createdTime=2024-07-12, rootId=0, userName=williamhill asia 管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=e57b834283a3, moduleTitle=European Radiology：EOS x线片上基于深度学习的脊柱生长潜力识别, moduleType=article, hrefUrl=//www.nyrain.com/article/show_article.do?id=e57b834283a3)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2213685, encodeId=463522136852c, content=<a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a> 尽管在过去的十年中，诊断学和治疗学取得了进展，然而肺癌仍然是全世界最常见的癌症死亡原因。肺癌患者的5年生存率低，1期为57%，IV期为3%[.为了精确的风险分层和随后的治疗优化，临床上迫切需要一个比分期系统更好的预测工具。深度学习 (DL) 模型在分析 CT 图像中显示出了令人满意的结果，各种方法已经尝试开发基于CT的DL预测肺癌患者的预测模型，术前基于CT的预测对于早期肺癌患者选择手术方式(肺叶下切除术或肺叶切除术) 和确定新辅助治疗方案尤其有用。建立基于CT的DL模型，为肺癌的组织病理学危险因素提供了形态学危险评分和影像学替代指标，比术后生存数据更可靠、更易获得。, objectTitle=深度学习, objectType=topic, longId=66123, objectId=null, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/202301012/1697149832036_4754896.jpeg, objectUrl=null, replyNumber=0, likeNumber=45, createdTime=2024-07-07, rootId=0, userName=yangchou, userId=88b489038, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=0, attachment=null, ipAttribution=浙江省, moduleDTOList=null, followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=1), GetTopicListResponse(id=2213462, encodeId=f41422134629e, content=<a href='/topic/show?id=211e823029d' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#肺腺癌#</a> <a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a>, objectTitle=European Radiology：利用CT深度学习形态学和组织病理学特征实现肺腺癌的预后预测, objectType=article, longId=833228, objectId=2c4a83322817, topicUrl=null, isHasObj=0, 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objectTitle=IVD前沿 | 纳米孔测序与单分子检测是如何衔接, objectType=article, longId=833025, objectId=4ca583302552, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/20240704/1720099362297_1608702.png, objectUrl=/article/show_article.do?id=4ca583302552, replyNumber=0, likeNumber=34, createdTime=2024-07-04, rootId=0, userName=williamhill asia 管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=4ca583302552, moduleTitle=IVD前沿 | 纳米孔测序与单分子检测是如何衔接, moduleType=article, hrefUrl=//www.nyrain.com/article/show_article.do?id=4ca583302552)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2213226, encodeId=afaa221322618, content=<a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a> <a href='/topic/show?id=da2e81414f8' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#肝脂肪变性#</a> <a href='/topic/show?id=33e1116228bf' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#放射科医师#</a>, objectTitle=Radiology：放射科医师与深度学习在肝脂肪变性分级中的比较, objectType=article, longId=832889, objectId=6d8a832889c4, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/20240704/1720081750404_92910.png, objectUrl=/article/show_article.do?id=6d8a832889c4, replyNumber=0, likeNumber=54, createdTime=2024-07-04, rootId=0, userName=williamhill asia 管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=6d8a832889c4, moduleTitle=Radiology：放射科医师与深度学习在肝脂肪变性分级中的比较, moduleType=article, hrefUrl=//www.nyrain.com/article/show_article.do?id=6d8a832889c4)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2213179, encodeId=3ea622131e95e, content=<a href='/topic/show?id=a55385062c7' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#脑膜瘤#</a> <a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a>, objectTitle=European Radiology：通过深度学习预测脑膜瘤分级和病理标记物表达, objectType=article, longId=832894, objectId=421f83289430, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/20240704/1720065617361_92910.png, objectUrl=/article/show_article.do?id=421f83289430, replyNumber=0, likeNumber=45, createdTime=2024-07-04, rootId=0, userName=williamhill asia 管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=421f83289430, moduleTitle=European Radiology：通过深度学习预测脑膜瘤分级和病理标记物表达, moduleType=article, hrefUrl=//www.nyrain.com/article/show_article.do?id=421f83289430)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2213038, encodeId=859722130387f, content=<a href='/topic/show?id=53668406668' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#胶质瘤#</a> <a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a>, objectTitle=European Radiology:自然语言处理深度学习模型在鉴别高级别神经胶质瘤和转移瘤中的应用, 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objectTitle=【论著】| 基于深度学习算法的病理学图片淋巴细胞浸润检测, objectType=article, longId=829305, objectId=d1d9829305a5, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/20240608/1717860608072_92910.png, objectUrl=/article/show_article.do?id=d1d9829305a5, replyNumber=0, likeNumber=47, createdTime=2024-06-08, rootId=0, userName=williamhill asia 管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=上海, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=d1d9829305a5, moduleTitle=【论著】| 基于深度学习算法的病理学图片淋巴细胞浸润检测, moduleType=article, hrefUrl=//www.nyrain.com/article/show_article.do?id=d1d9829305a5)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2209107, encodeId=9208220910ea7, content=<a href='/topic/show?id=61815385aa' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#CTA#</a> <a href='/topic/show?id=e4cb6612395' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#深度学习#</a>, objectTitle=European Radiology：CTA深度学习重建检测支架内再狭窄的可行性研究, objectType=article, 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深度学习

2020-05-29发表于威斯康星

williamhill asia 管理员 (审核中...)

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#CTA# #深度学习#

Radiology：基于生成对抗网络的主动脉和颈动脉CT血管造影

2024-08-03发表于上海

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#乳腺癌# #深度学习#

Radiology:利用深度学习进行乳腺癌筛查分类:一项英国回顾性研究。

2024-08-02发表于上海

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#抑郁症# #DNA甲基化# #深度学习#

Translational Psychiatry：基于机器学习和深度学习方法对抑郁症相关血液DNA甲基化的全面多队列探索

2024-07-28发表于上海

williamhill asia 管理员 (审核中...)

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#深度学习# #乳腺钼靶#

European Radiology：深度学习在乳腺钼靶中预测浸润性乳腺癌广泛导管内成分的能力及价值

2024-07-23发表于上海

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#深度学习# #甲状腺实性结节#

European Radiology:深度学习辅助成分分类和甲状腺实性结节的诊断

2024-07-22发表于上海

yangchou (审核中...)

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全文收起 #深度学习# 脊柱生长潜力的确定对于患有脊柱疾病的年轻患者，特别是那些患有发育相关畸形(如脊柱侧、后凸) 的患者来说是极其重要的。有研究显示，更高的脊柱生长潜力与更大的畸形恶化的可能性相对应。为了改善预后，准确地确定眷柱的生长潜力是十分必要的，以表明畸形是否会保持静止。正确评估脊柱生长潜力使临床医生能够确定治疗契机，并确定适当的治疗干预措施，以确保畸形的有效控制，最终防止其进展到非手术治疗效果较差的晚期。

2024-07-13发表于浙江省

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#脊柱# #深度学习#

European Radiology：EOS x线片上基于深度学习的脊柱生长潜力识别

2024-07-12发表于上海

yangchou (审核中...)

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全文收起 #深度学习# 尽管在过去的十年中，诊断学和治疗学取得了进展，然而肺癌仍然是全世界最常见的癌症死亡原因。肺癌患者的5年生存率低，1期为57%，IV期为3%[.为了精确的风险分层和随后的治疗优化，临床上迫切需要一个比分期系统更好的预测工具。深度学习 (DL) 模型在分析 CT 图像中显示出了令人满意的结果，各种方法已经尝试开发基于CT的DL预测肺癌患者的预测模型，术前基于CT的预测对于早期肺癌患者选择手术方式(肺叶下切除术或肺叶切除术) 和确定新辅助治疗方案尤其有用。建立基于CT的DL模型，为肺癌的组织病理学危险因素提供了形态学危险评分和影像学替代指标，比术后生存数据更可靠、更易获得。

2024-07-07发表于浙江省

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#肺腺癌# #深度学习#

European Radiology：利用CT深度学习形态学和组织病理学特征实现肺腺癌的预后预测

2024-07-05发表于上海

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#深度学习# #α-突触核蛋白# #蛋白质翻译后修饰# #生物纳米孔#

IVD前沿 | 纳米孔测序与单分子检测是如何衔接

2024-07-04发表于上海

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#深度学习# #肝脂肪变性# #放射科医师#

Radiology：放射科医师与深度学习在肝脂肪变性分级中的比较

2024-07-04发表于上海

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#脑膜瘤# #深度学习#

European Radiology：通过深度学习预测脑膜瘤分级和病理标记物表达

2024-07-04发表于上海

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#胶质瘤# #深度学习#

European Radiology:自然语言处理深度学习模型在鉴别高级别神经胶质瘤和转移瘤中的应用

2024-07-03发表于上海

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#人工智能# #深度学习# #淋巴细胞浸润#

【论著】| 基于深度学习算法的病理学图片淋巴细胞浸润检测

2024-06-08发表于上海

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#CTA# #深度学习#

European Radiology：CTA深度学习重建检测支架内再狭窄的可行性研究

2024-06-09发表于上海

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#深度学习# #肝脏CT#

European Radiology：深度学习图像重建算法在低剂量肝脏CT中的应用

2024-06-06发表于上海

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#MRI# #前列腺癌# #深度学习#

Radiology:T2加权前列腺MRI的深度学习超分辨率重建

2024-06-06发表于上海

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#深度学习# #增强胸部CT#

European Radiology：增强胸部CT中深度学习自动肺分割的进步与发展

2024-06-01发表于上海

williamhill asia 管理员 (审核中...)

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#磁共振成像# #深度学习# #无线电频率#

2024-05-26发表于上海

williamhill asia 管理员 (审核中...)

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#启动子# #基序# #深度学习#

2024-05-26发表于上海

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