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卷积神经网络结合荧光光谱在乳腺癌分型上的应用研究
信息科学 | 更新时间：2026-01-14

    • 卷积神经网络结合荧光光谱在乳腺癌分型上的应用研究

    • Application of convolutional neural networks combined with fluorescence spectroscopy in breast cancer subtyping

    • “最新研究利用1D-CNN与荧光光谱技术，实现乳腺癌亚型高精度识别，分类准确率达98.7%，为乳腺癌分子分型智能诊断提供技术路径。”
    • 光学精密工程   2025年33卷第24期 页码：3931-3939

    • DOI：10.37188/OPE.20253324.3931    

      中图分类号： O433.4;
    • CSTR：32169.14.OPE.20253324.3931    

    • 收稿：2025-09-15，

      修回：2025-10-17，

      纸质出版：2025-12-25

    移动端阅览

  • 黄翰林,官韬,秦艳利等.卷积神经网络结合荧光光谱在乳腺癌分型上的应用研究[J].光学精密工程,2025,33(24):3931-3939. DOI： 10.37188/OPE.20253324.3931. CSTR： 32169.14.OPE.20253324.3931.

    HUANG Hanlin,GUAN Tao,QIN Yanli,et al.Application of convolutional neural networks combined with fluorescence spectroscopy in breast cancer subtyping[J].Optics and Precision Engineering,2025,33(24):3931-3939. DOI： 10.37188/OPE.20253324.3931. CSTR： 32169.14.OPE.20253324.3931.

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