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