兰州大学胡斌团队：一种基于两阶段多模态学习的PET/CT肺结节全自动分类方法｜AME作者面对面

文章预览

编者按 ： “AME 作者面对面” 是微信公众号 “AME科研时间” 的特色专栏。编辑部精心挑选了发表在 AME 旗下杂志的优秀论著，诚邀作者总结亮点，分享研究成果，旨在进一步推动医学同行之间的交流和进步。 分享团队： 兰州大学胡斌团队 所刊杂志： Quantitative Imaging in Medicine and Surgery （ 点击查看杂志详情与影响因子 ） 文章标题： 一种基于两阶段多模态学习的PET/CT肺结节全自动分类方法（Fully-automated classification of pulmonary nodules in PET/CT imaging using a two-stage multi-modal learning approach） 内容亮点 肺癌是一种恶性肿瘤，肺结节被视为肺癌的重要指标，对肺结节的早期识别和及时治疗可以提高肺癌患者的生存率。 PET/CT是一种非侵入式的融合成像技术，它可以呈现肺部区域的功能和结构信息。 然而，如何挖掘PET和CT之间的多模态互补信息进而提高肺结节的诊 ………………………………