文档介绍：该【机器学习辅助的结肠癌诊断与分级 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【27】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【机器学习辅助的结肠癌诊断与分级 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,提高诊断准确性和效率。,识别细微病变,甚至超过人类肉眼观察能力。,确保诊断的一致性和客观性。,准确预测结肠癌的组织类型。,因为它反映了肿瘤的生物学行为和预后。,从而指导后续的诊断和治疗决策。,识别和分类结肠腺瘤等癌前病变。,预防结肠癌发展。,降低漏诊风险。,预测结肠癌的肿瘤分级(I-IV期)。,指导治疗方案和患者管理。,帮助医生做出明智的决策。,预测结肠癌对特定治疗方法的响应。,最大限度提高治疗效果。,优化患者的治疗体验并降低医疗费用。,包括临床数据、病理学图像和分子特征,预测结肠癌的预后。,包括随访监测和干预措施。,帮助患者和医生做出明智的决策。,如核形态学、细胞增殖和组织结构。,如聚类分析,可以识别组织中不同亚群,并可能与预后相关。,N)和生成对抗网络(GAN),已显示出对结肠癌组织图像进行准确分类的能力。,结合显微图像、临床数据和分子信息,可以提高诊断和分级的准确性。,提高诊断和预后评估的准确性。、可解释且可用于临床实践的机器学****模型。。。(如基因表达谱)的整合可进一步增强机器学****模型的性能。(CAD)系统正在开发,以帮助病理学家做出更准确的诊断。,如治疗反应预测和最低残留病预测。