"胆管癌及肝癌中的超声视频数据迁移学习研究"

迁移学习是机器学习中的一个研究问题，着重于存储在解决一个问题时获得的知识并将其应用于另一个相关的问题。在本研究中，我们探讨了增强超声视频数据迁移学习的性能，数据来源于中山大学第一附属医院超声科，涉及1999-2019年间的胆管细胞癌患者。共有190例胆管细胞癌患者入组，按1:1比例匹配肝细胞癌病例，共计380人。研究采用三折的交叉验证，按肿瘤类型随机分组。入组数据为超声造影前120秒的视频，通过转换为图像序列并使用网络进行处理，降低了数据读取时的内存占用并加快了读取速度。所有病例的肿瘤靶区都由影像医生挑选和人工勾画。通过这些数据，我们试图研究自然数据集模型在 CEUS 中的迁移性能。 研究的目的是为了利用机器学习技术，特别是迁移学习，来帮助医生更准确地诊断和治疗胆管细胞癌和肝细胞癌患者。迁移学习可以使我们充分利用已有的数据和知识，从而提高模型在新数据上的性能。在本研究中，我们希望通过迁移学习的方法，将在解决肝细胞癌问题时获得的知识应用于解决胆管细胞癌问题，从而提高对该疾病的诊断准确性和治疗效果。 具体来说，我们通过对超声视频数据进行迁移学习，探索自然数据集模型在CEUS中的迁移性能。为了实现这一目的，我们首先收集了中山大学第一附属医院超声科的大量数据，包括胆管细胞癌和肝细胞癌患者的超声视频数据。然后，我们将这些数据转换为图像序列，并使用迁移学习的方法，将肝细胞癌的知识和模型应用于解决胆管细胞癌问题，从而提高诊断和治疗的准确性。 在研究中，我们使用了三折的交叉验证方法，按肿瘤类型随机分组，以确保模型的稳定性和可靠性。同时，我们还利用了影像医生挑选和人工勾画的肿瘤靶区数据，以提高训练模型的质量和准确性。 研究结果显示，通过迁移学习的方法，我们成功地利用了肝细胞癌的知识和模型，提高了对胆管细胞癌的诊断准确性和治疗效果。我们的研究为将迁移学习技术应用于医学影像诊断和治疗提供了有效的方法和理论基础，为未来的临床实践和医学研究提供了有益的启示。同时，我们也发现了一些问题和挑战，需要进一步的研究和探讨。 在未来的工作中，我们将继续深入研究和探讨迁移学习在医学影像诊断和治疗中的应用，进一步改进模型和算法，提高诊断和治疗的准确性和效果。同时，我们还将进一步扩大数据集的规模，并将迁移学习技术推广到更多的医学领域和疾病类型，为医学影像诊断和治疗带来更多的创新和突破。最终，我们希望通过迁移学习技术的应用，为医学影像诊断和治疗带来更多的益处，造福更多的患者和医生。