【摘 要】
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目的探讨基于改进LeNet-5模型的WHOⅡ/Ⅲ级脑胶质瘤影像自动分级的临床应用价值。方法收集经手术病理证实的98例WHOⅡ级和Ⅲ级胶质瘤患者的MRI资料;按照就诊时间顺序将前67例
【机 构】
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徐州医科大学第一临床学院,徐州医科大学附属医院神经外科
【基金项目】
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江苏省普通高校研究生科研、实践创新计划项目(SJCX19_0939)
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目的探讨基于改进LeNet-5模型的WHOⅡ/Ⅲ级脑胶质瘤影像自动分级的临床应用价值。方法收集经手术病理证实的98例WHOⅡ级和Ⅲ级胶质瘤患者的MRI资料;按照就诊时间顺序将前67例患者作为训练集,后31例患者作为测试集。首先,用深度学习技术及训练集的760张MRI T2WI图像,在卷积神经网络下(LeNet-5模型下)进行训练,模拟影像科医师的判断过程,从而建立了WHOⅡ/Ⅲ级脑胶质瘤影像自动分级系统。然后,对测试集的68张MRI T2WI图像进行临床验证。结果相较于原始LeNet-5模型,改进后的模型
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