【摘 要】
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目的利用卷积神经网络自动识别正常及异常甲状腺超声图。方法使用我院超声医学科2018年1月至2018年10月甲状腺超声图像资料,分为正常甲状腺、甲状腺局限性病变、甲状腺弥漫性
【机 构】
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四川大学华西医院超声医学科,四川大学华西医院医学信息学教研室
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目的利用卷积神经网络自动识别正常及异常甲状腺超声图。方法使用我院超声医学科2018年1月至2018年10月甲状腺超声图像资料,分为正常甲状腺、甲状腺局限性病变、甲状腺弥漫性病变、甲状腺弥漫合并局限性病变四类进行标注,以Mask R-CNN算法进行训练,在训练过程中加入基于级联网络改进。统计和汇总采用python完成,目标检测及分割采用平均精度及标准交并比评价,分类采用敏感度、特异性、准确度及一致性评价。结果共使用甲状腺图像47206幅,Mask R-CNN及基于级联网络结构的Mask R-CNN算法的平均
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