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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督學習的肺癌亞型識別方法。首先，采用無監督卷積特征融合網絡用于學習肺癌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。在合作醫院和TCGA-LUAD數據集上的實驗結果表明，該方法通過可靠無創的影像分析和放射成像技術，發現了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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