• 上海理工大学 医学影像工程研究所(上海 200093);
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近年来,深度学习为癌症预后分析提供了新的方法。对深度学习在癌症预后应用中的相关文献进行归纳总结,可为深入开展癌症预后研究提供借鉴和参考。因此,本文对深度学习在癌症预后模型中的最新研究进展进行了系统综述。首先,明确深度学习癌症预后模型的构建思路及性能评价指标;其次,介绍搭建模型所采用的基本网络结构,对所用数据类型、数据数量、具体网络架构及优缺点进行探讨;然后,验证构建深度学习癌症预后模型的主流方法并对实验结果进行分析;最后,对该领域现阶段面临的挑战及未来研究方向进行总结与展望。深度学习癌症预后模型与以往模型相比,能够更好地提高癌症患者的预后预测能力。未来我们应继续探索深度学习在癌症复发率、治疗方案、药物疗效评估等方面的研究,充分挖掘深度学习在癌症预后模型中的应用价值与潜力,以便建立一个高效精准的癌症预后模型,实现精准医疗的目标。