【摘 要】
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目的评估基于深度学习网络的人工智能通过扩散加权成像(DWI)与表观扩散系数(ADC)对前列腺癌的诊断价值。资料与方法抽取南昌大学第一附属医院数据库中进行过前列腺MRI扫描并
【机 构】
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南昌大学第一临床医学院,南昌大学第一附属医院影像科,南昌大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(81960313),国家自然科学基金(81960325)。
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目的评估基于深度学习网络的人工智能通过扩散加权成像(DWI)与表观扩散系数(ADC)对前列腺癌的诊断价值。资料与方法抽取南昌大学第一附属医院数据库中进行过前列腺MRI扫描并取得病理结果的112例患者,其中前列腺癌52例,由3名影像医师对图片进行标记后,导入人工智能系统进行训练,使用未标记数据进行分割准确性测试,并利用ADC图像对残差网络(ResNet)ADC区域分割的前列腺癌诊断能力进行测试。使用交并比指标计算分割准确率。使用受试者工作特征曲线及曲线下面积(AUC)评估定性诊断模型效能。结果卷积神经网络的
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