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Development of Integrated Computed Tomography (Ct) Prediction Model for Patients with Non-Small Cell Lung Cancer Using Advanced Deep Learning Technique = 發展基於進階深度學習分析非小細胞肺癌存活之整合CT預測模型

  • Details
Project title
發展基於進階深度學習分析非小細胞肺癌存活之整合CT預測模型
Internal ID
NSTC112-2221-E002-093
Principal Investigator
YEUN-CHUNG CHANG  
Start Date
August 1, 2023
End Date
July 31, 2024
Investigators
JIN-YUAN SHIH  
RUEY-FENG CHANG  
LING-KAI CHANG  
JIN-SHING CHEN  
Organizations
Radiology  
Partner Organizations
National Science and Technology Council  
Project Web Site
https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=15484893
Description
本研究使用深度學習之神經網路模型在CT影像上開發電腦輔助診斷系統,主要目標為病患一年疾病無惡化存活期,於每一年計畫中開發不同的偵測切割系統,用於輔助深度學習的訓練來建置完整的醫學影像診斷架構,第一年為偵測和切割腫瘤,並用傳統量化的方式來建立出疾病無惡化存活期的標準;第二年主要開發淋巴結偵測和切割系統,使用前兩個時間點的影像協助用於判斷疾病無惡化存活期;第三年設計開發出肺氣腫計算比例及肌少症相關肌肉的切割,來輔助整個架構的目標疾病無惡化存活期的預測,目的是希望可以協助醫生準確地判定治療策略外,更能提供醫生重要的診斷相關資訊,更進一步預測治療後一年的疾病無惡化存活期,以期望未來能用於更精確的診斷,

臺大位居世界頂尖大學之列,為永久珍藏及向國際展現本校豐碩的研究成果及學術能量,圖書館整合機構典藏(NTUR)與學術庫(AH)不同功能平台,成為臺大學術典藏NTU scholars。期能整合研究能量、促進交流合作、保存學術產出、推廣研究成果。

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