基于影像-病理多模態深度學習的三陰性乳腺癌預后模型及應用研究

近年來，隨著深度學習技術的不斷發展，其在醫學圖像分析領域的應用也越來越廣泛。在乳腺癌領域，基于深度學習的預后模型已經被廣泛應用于預測患者的生存情況，其中基于影像-病理多模態深度學習的方法尤為重要。本文旨在探討基于影像-病理多模態深度學習的三陰性乳腺癌預后模型及應用研究。

三陰性乳腺癌是指乳腺癌中不含乳腺癌細胞、人類乳頭狀瘤病毒、 Human Immunodeficiency Virus 的乳腺癌。由于其罕見性，其患者的生存時間往往較長，但預后不良。因此，對于三陰性乳腺癌的預后預測，一直是醫學研究中的重要問題。

基于深度學習的方法在乳腺癌預后預測中的應用已經得到了廣泛的應用。其中，基于圖像-病理多模態深度學習的方法被廣泛應用于乳腺癌的診斷和預后預測。基于圖像-病理多模態深度學習的方法，通過將醫學圖像和病理組織圖像進行多模態融合，可以實現對乳腺癌的診斷和預后預測的高效、精準、準確。

本文將介紹基于影像-病理多模態深度學習的三陰性乳腺癌預后模型的建立過程，探討其預測性能，并應用該模型對三陰性乳腺癌患者的生存情況進行分析和預測。

本文將介紹基于影像-病理多模態深度學習的三陰性乳腺癌預后模型的建立過程，探討其預測性能，并應用該模型對三陰性乳腺癌患者的生存情況進行分析和預測。本文將對基于影像-病理多模態深度學習的三陰性乳腺癌預后模型的應用前景進行探討，并期望該模型能夠為三陰性乳腺癌患者的預后預測提供有益的指導。