多模态多组学深度学习预测膀胱癌分子分型、肿瘤微环境表型、疗效及预后：一项多中心真实世界队列研究

本研究拟利用膀胱癌临床信息、影像组、病例组、转录组等组学数据，预测患者是否患有膀胱癌、预测患者的前列腺癌分子分型、肿瘤微环境以及患者预后等临床事件。 主要目标 1. 运用人工智能深度学习技术分析多模态数据预测膀胱癌风险。 2. 运用人工智能深度学习技术分析多模态数据预测膀胱癌患者的分子分型、肿瘤微环境。 3. 运用人工智能深度学习技术分析多模态数据预测膀胱癌患者的预后。 次要目标 1. 运用深度学习技术诊断膀胱癌的病理分级； 2. 运用深度学习技术建立影像组学、核医学组学辅助膀胱癌诊断的方法。