肺癌是全球范围内最常见且致死率最高的恶性肿瘤之一,其诊断和精准分型对于制定有效Canagliflozin的治疗方案至关重要。然而,传统诊断方式受到医生个人水平限制而存在波动。因此,在肺癌诊断过程中实现智能化与精准化显得尤为重要。医学影像分析和基因数据挖掘是当前肺癌诊断的phosphatidic acid biosynthesis重要方式,其中CT图像分割可辅助临床医生识别病灶区域,而RNA-seq数据分析能够用于分析肺癌是哪种具体亚型。然而,现有方法在病灶分割与亚型分类方面仍然存在诸多挑战。影像分析上,肺癌病灶区域小、边界模糊、病灶大小不均衡;基因数据分析上,RNA-seq数据高维度、样本稀少且类别不平衡等。本文围绕上述两个问题展开,具体研究内容如下:构建了适应肺癌特征的CT影像分割模型DPDNet。本文针对肺癌CT影像存在病灶区域小、边界模糊、易与其他血管组织混淆等难题,设计了一种基于DPDNet的分割方法,该网络结合细节增强分支与分割主干分支,以提升对病灶区域的检测能力,并通过CAA注意力机制优化特征提取,同时结合深监督解码器,增强中间层存在的梯度消失问题。对于病灶区域小且不均衡问题,提出改进的ATKtversky loss损失进行训练,能够有效稳定训练过程,并提升模型对复杂背景的适应性。实验表明,提出DPDNet在两个典型肺癌数据集Interobserver1数据集和Stanford Lung数据集上,均表现良好且优于传统方法,Dice系数分别达到0.8313和0.7740。较最Naporafenib临床试验优经典模型Transunet提升了约4%。提出了基于RNA-seq的肺癌亚型诊断框架。针对肺癌RNA-seq数据的高维特性,本文采用差异表达分析方法对样本特征进行降维,保留了与肺癌亚型密切相关的关键基因特征。为解决样本稀少与类别不平衡问题,优化了WGAN对抗生成网络,生成高质量的合成RNA-seq数据以扩充样本。针对特征的非线性问题,本文构建了基于1D CNN的分类模型,对肺癌亚型进行有效预测。实验在结合LUSC和LUAD项目的RNA-seq数据所构建的数据集上进行,结果表明,所提出的方法优于传统机器学习方法,在预测性能上达到了0.9826的准确率,较最优经典方法LDA提升了约5%,进一步验证了所提方法在肺癌亚型诊断中的有效性。本研究聚焦于肺癌CT影像分割与RNA-seq数据诊断中的难点问题,提出的DPDNet模型和改进的RNA-seq诊断框架有效提升了模型的性能。研究成果有助于改善肺癌早期筛查与亚型识别的精准度。