【摘 要】
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目的:探讨深度学习在乳腺良恶性病变鉴别中的意义。方法:对100例乳腺疾病患者的X线钼靶及超声检查的数据用反向传播神经网络进行深度学习分析,随机选择50例样本作为训练样本,
【机 构】
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上海交通大学附属第六人民医院南院影像科
【基金项目】
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上海市卫生与计划生育委员会基金(编号:201440564)
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目的:探讨深度学习在乳腺良恶性病变鉴别中的意义。方法:对100例乳腺疾病患者的X线钼靶及超声检查的数据用反向传播神经网络进行深度学习分析,随机选择50例样本作为训练样本,组成训练集,其余样本组成测试集。建立神经网络诊断模型,分析神经网络模型的诊断结果。结果:100例患者中,手术与病理证实乳腺恶性病变62例,乳腺良性肿瘤或肿瘤样病变38例,钼靶X线诊断的特异度、敏感度及诊断正确率分别为89.5%、87.1%和88.0%;B超诊断的特异度、敏感度及诊断正确率分别为86.8%、83.9%和85.0%。X线钼靶和
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