【摘 要】
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目的:训练U-Net深度学习模型对乳腺动态增强磁共振图像(DCE-MRI)上乳腺肿块进行自动分割、定位和体积测量,并将结果自动导入结构化报告中,探讨其植入临床工作流程的可行性,旨
【机 构】
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北京大学第一医院医学影像科,北京赛迈特锐医学科技有限公司
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目的:训练U-Net深度学习模型对乳腺动态增强磁共振图像(DCE-MRI)上乳腺肿块进行自动分割、定位和体积测量,并将结果自动导入结构化报告中,探讨其植入临床工作流程的可行性,旨在提高诊断效率和效能。方法:回顾性分析2015年2月1日-2016年12月31日本院所有乳腺MR影像和报告资料,将已取得活检但尚未治疗的88例连续乳腺癌患者的数据纳入本研究。将入组病例随机分为训练集(train set,70例)、调优集(validation set,9例)和测试集(test set,9例)。完成MR图像数据格式转
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