Cancers (Basel)：显著性肺癌的MRI自动化分类
2022-01-24 10:33 来源：上饶男科医院
基于MRI的运用于放射线组学或者深度学习的作法来对显著恶性肿瘤（sPCa）同步进行归纳得到了相当多的注目，因其在合力临床决策处理过程中的有着潜在的应用。
都只，有学术研究部门对典籍同步进行了查看来确定哪一种作法在sPCa归纳中的最常运用于；确实展现和作法以及运用于的MRI序列存在关系；审计影响sPCa归纳展现因素的学术研究；学术研究了在临床背景下，确实对展现同步进行了审计。学术研究查看了2846个相关的读物，其中的的27个都有在学术研究中的。其中的典籍中的最常用的作法为直觉重归（22%）和频域神经网络（CNNs）（22%）。AUC概率分布为0.79（四分位范围内：0.77-0.87）。其中的都有的病患者数量、超声序列或者参照标准对统计数据的展现从未明显的影响。另外，有3个学术研究描述了外部解析可能会，但从未学术研究在一个实用性的临床试验中的对其同步进行解析。
最后，学术研究部门指出，为了释放机器和深度学习作法的应用潜力，将来应该同步进行解析学术研究和临床实用性学术研究来建立一个作法来审计对决策的价值。
原始出处：
Jose M Castillo T ， Muhammad Arif ， Wiro J Niessen et al. Automated Classification of Significant Prostate Cancer on MRI： A Systematic Review on the Performance of Machine Learning Applications. Cancers (Basel). 17 June 2020
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