【摘 要】
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目的:研究以深度残差网络(ResNet)为基础架构建立深度学习模型,对X线胸片(CXR)做出“有发现”与“无发现”鉴别诊断的可行性。方法:回顾性收集2017年1月1日至2018年7月1日的
【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:研究以深度残差网络(ResNet)为基础架构建立深度学习模型,对X线胸片(CXR)做出“有发现”与“无发现”鉴别诊断的可行性。方法:回顾性收集2017年1月1日至2018年7月1日的连续CXR图像及诊断报告,经过数据清洗后分为“无发现”组(无任何异常发现,诊断印象为“两肺心膈未见异常”,共9765例)与“有发现”组(诊断印象中提及了一种以上影像所见,共9956例)。使用ResNet152(152 layers)作为二分类模型的基础架构,结合Grad-CAM技术生成模型激活热图,训练二分类模型。数据随
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