Prognose des Fortschreitens von Lungenherden unter Verwendung des CCNet-DGNN-Modells zur Fusion multimodaler Daten

YU Lehua ,  

PENG Yehui ,  

YANG Wei ,  

XIANG Xinghua ,  

LIU Rui ,  

ZHAO Xiongjun ,  

AYIDANA Maolan ,  

LI Yue ,  

XU Wenyuan ,  

JIN Min ,  

PENG Shaoliang ,  

HUA Baojin ,  

摘要

Das Ziel dieser Studie ist die Entwicklung eines Modells CGN (Cross-Attention Graph Neural Network), das die Cross-Attention und die gerichtete graphische neuronale Netzwerk zur Fusion von klinischen Informationen für Hochrisikogruppen für Lungenkrebs der westlichen und östlichen Medizin mit multiplen Computertomographie-Bildern (CT) des Abdomens verwendet, um präzise das Fortschreiten der Lungenherde vorherzusagen.

关键词

Lungenherde; Fortschrittprognose; Fusion multimodaler Daten; Cross-Attention; gerichtete graphische neuronale Netzwerk; hohes Risiko für Lungenkrebs; klinische Bewertung der westlichen und östlichen Medizin

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