苏州医工所科研人员实现早期肺癌淋巴结转移精准无创诊断
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所研究员高欣团队基于前期研究基础,针对肺癌淋巴结转移预测问题,创新性提出一种适用于医学影像的多尺度、多任务、多标签分类的神经网络模型(Multi-scale, multi-task, and multi-label classification network, 3M-CN),模型架构以3D DenseNet为模型主干,提取肺结节CT三维特征,借助多尺度特征融合模块,深度融合肺结节图像不同层级特征,并利用多任务分割模块引导模型关注病灶区域,最终基于多标签分类任务同步实现淋巴结转移风险及多征象的精准预测与病灶区域搜索式定位分割。该研究使用两家医院554例早期肺腺癌患者的CT影像数据及对应临床资料对所提网络进行训练和验证。