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基因診斷是近年來(lái)提高肺癌治愈率的一種新型且有效的方法，但這種方法存在基因檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、費(fèi)用高、侵入式取樣損傷大的問(wèn)題。文中提出了基于成對(duì)學(xué)習(xí)和圖像聚類(lèi)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的肺癌亞型識(shí)別方法。首先，采用無(wú)監(jiān)督卷積特征融合網(wǎng)絡(luò)用于學(xué)習(xí)肺癌CT圖像的深度表示，有效地捕捉被忽略的重要特征信息，并使用包含不同層次抽象信息的最終融合特征來(lái)表怔肺癌亞型。然后，使用聯(lián)合成對(duì)學(xué)習(xí)和圖像聚類(lèi)的分類(lèi)學(xué)習(xí)框架進(jìn)行建模，充分利用學(xué)習(xí)到的特征表示，確保有效的聚類(lèi)學(xué)習(xí)，以取得更高的分類(lèi)精度。最后，利用生存分析和基因分析對(duì)肺癌亞型進(jìn)行多角度驗(yàn)證。在合作醫(yī)院和TCGA-LUAD數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法通過(guò)可靠無(wú)創(chuàng)的影像分析和放射成像技術(shù)，發(fā)現(xiàn)了3種具有不冋分子特征的肺癌影像亞型，在降低基因檢測(cè)問(wèn)題的同時(shí)可有效輔助醫(yī)師進(jìn)行精準(zhǔn)診斷和個(gè)性化治療，進(jìn)而提高肺癌患者的治愈生存率。
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