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

2023-08-012024-05-15https://scholars.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/663056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，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