Published：2025-03；
Format：Hardback, 1/16；
Pages：219；
Number of words：307,951
Copyright: © 2025 Authors & MOSP; Copyright Inquiry: book@mospbs.com
ISBN: 978-99981-10-03-8
Keywords: AI-Driven; Cellular Cancer; Precision Medicine
*Correspondence: Zhejiang Ocean University College Zhejiang, China: None.
·前言·
本书将深入探讨如何应用人工智能 （AI），特别是大型语言模型 （LLM） 和深度学习技术来改善肝细胞癌 （HCC） 患者的生存预测。
它将涵盖从理论基础和技术方法到实际实施和临床整合的所有内容。重点将放在接受放疗和靶向免疫治疗的 CNLC IIIA HCC 患者上，并根据您提供的见解和数据提供
大量示例和案例研究。
·内容·
第 1 章：人工智能驱动的肝细胞癌生存预测：整合多模态数据以实现精准医疗
第 2 章：人工智能
的基本概念 第 3 章：大型语言模型
的基础 第 4 章：肝细胞癌
的流行病学和临床特征 第 5 章： 使用深度学习进行多模型进行疾病预测
第 6 章：使用深度学习优化复发缓解型多发性硬化症中的疾病修饰疗法 （DMT） 选择
第 7 章：数据集和 NLP 模型
第 8 章：语言模型的
演变 第 9 章：大型语言模型的
训练和部署 第 10 章：使用深度学习优化复发缓解型多发性硬化症的疾病修饰疗法 （DMT） 选择第 11 章：研究计划的
假设和解决方案
第 12 章：NLP 应用
第 13 章：数据集和 NLP 模型
第 14 章：NEMESIS 方法
的综合分析 第 15 章：实验验证和性能分析
第 16 章：肝细胞癌预后多模态成像的动态时空配准
第 17 章：详细步骤
注册 第 18 章：肝细胞癌 （HCC） 的现代治疗策略第
19 章：预测乳腺癌侵袭性的综合多组学特征提取和降维技术第 20 章：HCC
的现代治疗策略 第 21 章：HCC 的生存预测
第 22 章：肿瘤学
中的 AI 概述 第 23 章：使用大型语言模型进行临床文本分析
第 24 章：用于 HCC 生存预测
的成像数据分析 第 25 章：使用大型语言模型和多模态方法预测肝癌生存
率优于 Cox 生存分析的优势 第 26 章： 用于癌症生存预测的交叉对齐多模态表示学习 （CAMR）
第 27 章：用于肺癌 5 年总生存期预测的 LLM 指导的多模态多实例学习第 28 章：分割任何内容
第 29 章：多模态数据融合：框架和架构
第 30 章：人工智能驱动的肝细胞癌生存预测：整合多模态数据进行精准医疗
第 31 章：
AI 驱动的肝细胞癌生存预测：整合多模态数据用于精准医疗
第 32 章：肝细胞癌 （HCC） 分析
第 33 章：用于 HCC
生存预测的端到端多模态融合 第 34 章：多模态融合
的前沿方法、持续挑战和前景 第 35 章： 原发性肝细胞癌 （HCC） 的精准治疗和多模态影像组学第
36 章：构建和实施基于多模态大模型的肝细胞癌生存预测系统
第 37 章：肝癌放射治疗
结果预测的时间序列建模 第 38 章：放射治疗
生存预测的分层时空融合架构 第 39 章：放射肿瘤学的多模态目标体积轮廓框架第 40 章：人工智能的未来：塑造 2025 年及以后的十大关键趋势
参考
·关于作者·
方强先生是浙江海洋大学学院海洋工程装备教授。
·版权信息·
人工智能驱动的肝细胞癌生存预测：整合多模态数据用于精准医学
精装，字数：307,951 字
第一版：2025
年 3 月 由澳门科学出版社 （MOSP）
出版 中国澳门翰林出版集团印刷
ISBN：978-99981-10-03-8
·检索 ·
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