【摘 要】
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目的 探讨利用U-Net算法对前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)5类患者扩散加权成像(DWI)图像上盆腔增大淋巴结进行分割的可行性.方法 回顾性分析62例PI-RADS 5类患者的DWI图
【机 构】
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100034 北京大学第一医院医学影像科;100011 北京赛迈特锐医学科技有限公司
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目的 探讨利用U-Net算法对前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)5类患者扩散加权成像(DWI)图像上盆腔增大淋巴结进行分割的可行性.方法 回顾性分析62例PI-RADS 5类患者的DWI图像,每例患者至少有一个增大淋巴结(短径＞8 mm),共84个增大淋巴结.手工标注所有增大淋巴结,并将已标注的患者按8∶1∶1的比例随机分为训练集、调优集和测试集进行模型的训练.结果 测试集中U-Net模型自动分割区域平均DICE值为0.88(95％ CI:0.84 ～0.92),对增大淋巴结检测的精确度和召回率分别为0.90和1.00.自动分割测量的淋巴结短径和体积与金标准高度相关.结论 使用U-Net算法对PI-RADS 5类患者DWI图像上盆腔增大淋巴结进行分割具有一定的可行性.
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