【摘 要】
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目的 探讨卷积神经网络对胶质瘤级别分类的价值.方法 收集210例脑胶质瘤患者的T1 WI增强图像资料,低级别胶质瘤98例,高级别胶质瘤112例.在图像上勾画出ROI,把得到的ROI大小调
【机 构】
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南昌大学第三附属医院医学影像中心,江西 南昌,330006
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目的 探讨卷积神经网络对胶质瘤级别分类的价值.方法 收集210例脑胶质瘤患者的T1 WI增强图像资料,低级别胶质瘤98例,高级别胶质瘤112例.在图像上勾画出ROI,把得到的ROI大小调整到符合输入像素的要求.利用Inception-v3卷积神经网络模型对得到的胶质瘤图像进行训练,卷积神经网络稳定后,对胶质瘤图像再进行10次训练和测试.结果 10次训练和测试准确率的平均值及方差分别为0.9982±0.0007和0.9419±0.0150.敏感性为0.915,特异性为0.9717.结论 卷积神经网络采用MRI增强扫描图像区分脑胶质瘤的方法具有无创、简单且准确率高等优点,可以作为脑胶质瘤分级的有效手段.
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