使用3D CNN模型分析薄层CT（1mm层厚）结节体积倍增时间<180天且实性成分占比>50%的特征提取EGFR突变概率，输入层256通道，输出AUC 0.92±0.03。 🆔 ID: 312871 ✅ 可用
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基于ResNet-50架构融合CT纹理特征（GLCM对比度>85，熵值>5.2）预测Exon19缺失突变，训练集敏感度91.3%，特异度88.7%。 🆔 ID: 312872 ✅ 可用
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采用多任务学习模型同步检测EGFR L858R点突变与CT征象（毛刺征长度>3mm，分叶征角度>60°），验证集AUC 0.918（95%CI 0.89-0.94）。 🆔 ID: 312873 ✅ 可用
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通过U-Net++分割肺结节后提取放射组学特征（偏度>0.8，峰度<3.2）构建XGBoost分类器，EGFR突变预测F1-score 0.892。 🆔 ID: 312874 ✅ 可用
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利用双流注意力机制网络整合CT动脉期强化率>30HU与肿瘤-肺界面清晰度评分（<2分）数据，模型准确率93.5%。 🆔 ID: 312875 ✅ 可用
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训练3D DenseNet提取结节边缘毛玻璃影（GGO）比例>40%与胸膜牵拉深度>5mm的联合特征，EGFR 19del AUC 0.921。 🆔 ID: 312876 ✅ 可用
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基于Transformer架构分析CT动态增强曲线类型（速升缓降型占比>65%）预测T790M耐药突变，召回率90.1%。 🆔 ID: 312877 ✅ 可用
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使用多尺度CNN融合结节最大径<2cm且CT值衰减<-600HU的磨玻璃结节特征，突变预测特异性达92.4%。 🆔 ID: 312878 ✅ 可用
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构建图神经网络模型关联CT血管集束征（血管数量≥3支）与EGFR突变状态，交叉验证AUC 0.915±0.025。 🆔 ID: 312879 ✅ 可用
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通过3D ResNeXt提取支气管截断征（截断角度>75°）与空泡征直径>2mm的复合特征，模型阳性预测值89.7%。 🆔 ID: 312880 ✅ 可用
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采用自监督预训练+微调策略处理CT瘤肺界面模糊度（Hounsfield单位梯度>15）数据，EGFR敏感突变检出率94.2%。 🆔 ID: 312881 ✅ 可用
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基于YOLOv8检测结节并提取分叶征数目>2个且棘突征长度>1mm的形态学特征，AUC 0.923（灵敏度92.1%）。 🆔 ID: 312882 ✅ 可用
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使用多模态融合网络整合CT密度直方图（第10百分位HU<-750）与临床数据，模型平衡准确率91.8%。 🆔 ID: 312883 ✅ 可用
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训练CNN-LSTM时序模型分析CT随访结节生长速率>2mm/年与EGFR突变相关性，MSE损失函数0.012。 🆔 ID: 312884 ✅ 可用
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基于ViT视觉Transformer提取CT钙化灶缺失（钙化占比<0.5%）与胸膜凹陷征深度>3mm的空间特征，AUC 0.919。 🆔 ID: 312885 ✅ 可用
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利用Grad-CAM可视化显示EGFR突变热点区域（CT值>-500HU的软组织成分>60%），模型可解释性评分9.2/10。 🆔 ID: 312886 ✅ 可用
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通过3D U-Net编码器解码器结构处理结节-血管接触长度>5mm的CT特征，突变阴性预测值93.6%。 🆔 ID: 312887 ✅ 可用
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采用对比学习框架区分EGFR突变与非突变结节的CT边缘光滑度（曲率标准差<0.8）差异，AUPRC 0.931。 🆔 ID: 312888 ✅ 可用
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基于EfficientNet-B7提取结节内部坏死区占比<5%且支气管充气征长度>4mm的影像组学特征，F1 0.889。 🆔 ID: 312889 ✅ 可用
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使用多通道CNN融合CT扫描层厚1mm与0.625mm的双源数据，模型泛化误差<0.04。 🆔 ID: 312890 ✅ 可用
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构建物理信息神经网络关联CT剂量长度乘积<300mGy与突变预测稳定性，鲁棒性测试AUC波动±0.015。 🆔 ID: 312891 ✅ 可用
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通过非对称卷积核（3×3×5）提取结节三维长径比>1.5且边缘晕征厚度>2mm的特征，训练耗时<12小时/GPU。 🆔 ID: 312892 ✅ 可用
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采用联邦学习框架聚合多中心CT数据（总样本量>12,000例）保持EGFR预测一致性（ICC>0.91）。 🆔 ID: 312893 ✅ 可用
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基于动态路由胶囊网络处理CT支气管血管束聚拢征（聚集角度>45°）的层级特征，模型压缩率62%不影响AUC。 🆔 ID: 312894 ✅ 可用
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使用混合精度训练加速3D CNN推理速度至0.8秒/例同时维持AUC 0.917±0.02。 🆔 ID: 312895 ✅ 可用
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通过对抗生成网络（GAN）扩充罕见EGFR突变CT样本（如G719X亚型），合成数据占比≤15%时AUC提升至0.925。 🆔 ID: 312896 ✅ 可用
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基于注意力权重热图定位CT突变相关特征（如小叶间隔增厚>2mm区域），Top-5特征贡献度>78%。 🆔 ID: 312897 ✅ 可用
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采用三维高斯滤波预处理CT图像（σ=0.8）减少噪声对毛刺征（角度>65°）特征提取的影响，PSNR>32dB。 🆔 ID: 312898 ✅ 可用
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构建多尺度特征金字塔网络融合结节表层（0-2mm）与深层（>5mm）CT衰减差异（ΔHU>120），模型参数量<18M。 🆔 ID: 312899 ✅ 可用
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使用曲线下面积阈值优化策略确定最佳分类截断值0.68（对应Youden指数0.82），特异性90.3%。 🆔 ID: 312900 ✅ 可用
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