CMJ | 重庆市肿瘤医院邹冬玲利用AI识别预测卵巢癌类器官生长的开发与验证

Immunity Advances 2025-10-10 00:00
文章摘要
背景:类器官技术作为疾病建模和精准医疗的重要工具,在卵巢癌研究中面临培养周期长、成功率低、成本高等挑战。研究目的:重庆市肿瘤医院邹冬玲团队开发基于深度学习的预测模型,旨在通过早期形态学特征预测卵巢癌类器官生长结果。结论:研究构建了首个高通量卵巢癌类器官图像数据集,优化后的ResNet18_A模型在前瞻性验证中AUC达0.832,能有效识别类器官形成区域,显著提升预测准确性,为自动化培养系统和精准医疗提供技术支持。
CMJ | 重庆市肿瘤医院邹冬玲利用AI识别预测卵巢癌类器官生长的开发与验证
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Issue Editorial Masthead
DOI: 10.1021/idv011i010_1992837 Pub Date : 2025-10-10
IF 3.8 2区 医学 Q2 ACS Infectious Diseases
Immunity Advances
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