深度学习在癌症预后预测模型中的应用研究

作     者：陈雯 王旭 段辉宏 张小兵 董婷(综述) 聂生东(审校) CHEN Wen;WANG Xu;DUAN Huihong;ZHANG Xiaobing;DONG Ting;NIE Shengdong

作者机构：上海理工大学医学影像工程研究所上海200093 

出 版 物：《生物医学工程学杂志》 (Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2020年第37卷第5期

页      面：918-929页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(81830052) 上海市分子影像学重点实验室项目(18DZ2260400) 上海市自然科学基金(20ZR1438300) 

主　　题：深度学习 预后 癌症预后模型 精准医疗 

摘      要：近年来,深度学习为癌症预后分析提供了新的方法。对深度学习在癌症预后应用中的相关文献进行归纳总结,可为深入开展癌症预后研究提供借鉴和参考。因此,本文对深度学习在癌症预后模型中的最新研究进展进行了系统综述。首先,明确深度学习癌症预后模型的构建思路及性能评价指标;其次,介绍搭建模型所采用的基本网络结构,对所用数据类型、数据数量、具体网络架构及优缺点进行探讨;然后,验证构建深度学习癌症预后模型的主流方法并对实验结果进行分析;最后,对该领域现阶段面临的挑战及未来研究方向进行总结与展望。深度学习癌症预后模型与以往模型相比,能够更好地提高癌症患者的预后预测能力。未来我们应继续探索深度学习在癌症复发率、治疗方案、药物疗效评估等方面的研究,充分挖掘深度学习在癌症预后模型中的应用价值与潜力,以便建立一个高效精准的癌症预后模型,实现精准医疗的目标。