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基因診斷是近年來提高肺癌治愈率的一種新型且有效的方法，但這種方法存在基因檢測時間長、費用高、侵入式取樣損傷大的問題。文中提出了基于成對學習和圖像聚類的無監(jiān)督學習的肺癌亞型識別方法。首先，采用無監(jiān)督卷積特征融合網(wǎng)絡用于學習肺癌CT圖像的深度表示，有效地捕捉被忽略的重要特征信息，并使用包含不同層次抽象信息的最終融合特征來表怔肺癌亞型。然后，使用聯(lián)合成對學習和圖像聚類的分類學習框架進行建模，充分利用學習到的特征表示，確保有效的聚類學習，以取得更高的分類精度。最后，利用生存分析和基因分析對肺癌亞型進行多角度驗證。在合作醫(yī)院和TCGA-LUAD數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，該方法通過可靠無創(chuàng)的影像分析和放射成像技術，發(fā)現(xiàn)了3種具有不冋分子特征的肺癌影像亞型，在降低基因檢測問題的同時可有效輔助醫(yī)師進行精準診斷和個性化治療，進而提高肺癌患者的治愈生存率。
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