机器学习_深度学习毕设题目汇总——疾病预测

下面是该类的一些题目：

题目
基于CT影像组学和深度学习的进展期胃癌预后预测研究
基于CT影像组学精准预测非小细胞肺癌术后预后的研究
基于IVUS和OCT影像的人体冠脉流固耦合仿真模型及斑块增长和易损性预测
基于医学知识图谱的疾病诊断与健康预测模型研究
基于卷积神经网络的医学图像去噪和肺癌检测的研究
基于影像组学的肿瘤无进展生存期预测研究
基于机器学习构建2型糖尿病并发肾脏病中西医多模态特征融合预测模型
基于机器学习的IgA肾病患者预后预测模型建立及免疫抑制剂治疗模式评估
基于深度卷积神经网络MSCT对小肾肿瘤病理分型的预测研究
面向疾病表型分子机理预测的网络分析方法研究
预测肾癌病理类型和临床分期新指标以及人工智能在肾癌中的初步探索
CT影像数据的肺结节深度检测与预测方法研究
前列腺穿刺引导中的MR和TRUS图像去噪与分割方法
医学磁共振图像去噪算法研究与实现
基于CT影像组学术前预测胃癌Ki-67表达水平的研究
基于先验医学知识的电子健康记录机器学习预测模型
基于创伤大数据的创伤失血性休克伤情预测预警模型建立研究
基于卷积和循环神经网络的房颤预测模型的研究
基于卷积神经网络的X射线图像骨龄自动预测方法研究
基于卷积神经网络的头颈癌生存率预测
基于卷积神经网络的癌症风险预测研究与实现
基于多模态特征融合的乳腺X线图像肿物良恶性预测
基于定量影像组学的脑肿瘤分级预测
基于张量神经网络和集成预测模型的医学影像处理方法研究
基于影像组学对磁共振成像的前列腺癌病理分级预测
基于影像组学的非小细胞肺癌靶向治疗预后预测
基于文本挖掘的细菌-疾病关联知识库构建与预测
基于机器学习的乳腺癌导诊和诊断预测研究
基于机器学习的软组织厚度预测以及颅面复原技术研究
基于注意力机制的疾病预测关键技术研究
基于深度卷积神经网络的医学图像去噪研究
基于深度多任务学习的多参数影像融合方法联合预测乳腺癌病理信息研究
基于深度学习模型预测ICU患者死亡率的可解释性研究
基于深度学习的医学图像深度参数测量与病情预测
基于深度学习的多模态阿尔兹海默症预测方法研究
基于深度学习的细胞谱系预测
基于深度学习的肝癌经动脉化疗栓塞术后复发预测模型的应用研究
基于深度学习的脑出血自动分类与扩大预测研究
基于深度学习的非小细胞肺癌耐药性预测方法研究
基于深度神经网络的肺部纵膈淋巴结检测和转移预测
基于病人疾病二部图的再入院预测研究
基于直肠癌MRI的KRAS基因状态预测研究
多特征融合的肝细胞癌分化等级术前预测方法研究
影像组学预测可手术宫颈癌的淋巴结
支持个性化体征的再入院预测问题研究
长时程肺部病灶区域良恶性预测方法研究
长短期记忆网络深度学习模型对人布鲁氏菌病预测研究