The invention

The invention

Recurr-NET: A multimodal pre-operative image-based deep-learning model for predicting hepatocellular carcinoma outcomes

M: Médecine – Chirurgie – Orthopédie – Matériel pour handicapés

Informations

Numéro de stand
B79
Classe d'exposition
M: Médecine – Chirurgie – Orthopédie – Matériel pour handicapés
Description technique
Modèle multimodal d'apprentissage profond qui intègre l'imagerie et les données cliniques pour prédire les résultats du cancer du foie (carcinome hépatocellulaire) après la chirurgie. Ses performances sont supérieures à celles des scores et des marqueurs histologiques établis pour le pronostic.
Description simplifiée
Nous avons créé un modèle informatique qui utilise des images et des informations médicales pour prévoir les résultats après la chirurgie du cancer du foie. Il est plus précis que les méthodes traditionnelles utilisées pour estimer ces résultats.

Inventeur·rices

Wai-Kay SETO
Wai-Kay SETO
inventor 3727293023_3317
The University of Hong Kong
The University of Hong Kong
inventor 3727293023_3106

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