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肿瘤光声谱的机器学习与识别研究

Recognition of tumor using photoacoustic spectrum and machine learning

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【作者】 徐僖禧黄盛松陈盈娜王学鼎吴登龙程茜

【Author】 XU Xixi;HUANG Sheng-song;CHEN Ying-na;WANG Xue-ding;WU Deng-long;CHENG Qian;Institute of Acoustics, School of Physics Science and Engineering, Tongji University;Department of Urology, Tongji Hospital, Tongji University;Department of Biomedical Engineering, University of Michigan;

【机构】 同济大学物理科学与工程学院声学研究所同济大学附属同济医院泌尿外科美国密歇根大学生物工程系

【摘要】 <正>0引言2017年2月,我国国家癌症中心发布最新数据,全国每天约1万人确诊癌症,情况严峻。并且由于我国恶性肿瘤的早期检出率仅为20%,死亡率高达63.1%,与欧美国家相去甚远[1]。传统的超声医学诊断技术如B超、MRI、CT均无法反应检测组织的化学成分,"金标准"活检病理有创伤、耗时长、取材局部,均不够理想[2],早期检测技术十分急缺。光声谱在肿瘤的诊断识别中一大优势在于可

【基金】 国家重点研发计划(No 2017YFC0111400);国家自然科学基金(No.11674249和11574231)
  • 【会议录名称】 2018年全国声学大会论文集 F生物医学超声
  • 【会议名称】2018年全国声学大会
  • 【会议时间】2018-11-10
  • 【会议地点】中国北京
  • 【分类号】R730.4
  • 【主办单位】中国声学学会
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