本書作者通過多年的理論研究及項(xiàng)目實(shí)踐，聚焦于肺癌的智能診斷方法研究，突出了多角度分析肺癌的重要性。提出了針對(duì)早期肺癌的多種創(chuàng)新方法，包括基于影像數(shù)據(jù)的輔助診斷、基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的自動(dòng)分型和分期，以及利用CT影像預(yù)測(cè)基因突變的潛力。這些方法有望在肺癌的早期診斷和治療中發(fā)揮重要作用，為患者提供更準(zhǔn)確、個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。通過理論與實(shí)踐的統(tǒng)一，有望在為肺癌智能診斷領(lǐng)域的研究者和從業(yè)者提供全面的解決方案，推動(dòng)肺癌患者生存率的提高。主要內(nèi)容包括基于超體素3D區(qū)域增長(zhǎng)肺結(jié)節(jié)分割方法，基于DNA甲基化進(jìn)行細(xì)粒度的肺腺癌亞型分類模型，基于多組學(xué)基因數(shù)據(jù)的改進(jìn)的多級(jí)加權(quán)深度森林模型，多通道多任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型等。