【摘 要】
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目的我们开发了一种在实验室测试中具有较佳表现的通用病变检测模型ULDor。本研究旨在通过外部数据集和内部数据集对其检测性能进行测试并评估其在临床上的应用价值。方法通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)构建通用病变检测模型(ULDor)。该模型经过DeepLesion数据集和其他5个特定器官的公共数据集对模型进行训练,其中DeepLesion数据集包括12,000多组CT扫描图像及其中80,000多个病变注释。验证测试集包括外部和内部验证数据集。外部验证数据集由
【机 构】
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中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院放射科,PAIIInc.,北京和睦家医院放射科
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目的我们开发了一种在实验室测试中具有较佳表现的通用病变检测模型ULDor。本研究旨在通过外部数据集和内部数据集对其检测性能进行测试并评估其在临床上的应用价值。方法通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)构建通用病变检测模型(ULDor)。该模型经过DeepLesion数据集和其他5个特定器官的公共数据集对模型进行训练,其中DeepLesion数据集包括12,000多组CT扫描图像及其中80,000多个病变注释。验证测试集包括外部和内部验证数据集。外部验证数据集由
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