【摘 要】
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文中利用影像组学和深度学习方法在磁共振图像上进行食管癌T分期诊断.数据为244例食管癌患者r-VIBE序列磁共振图像.分别用影像组学和深度学习方法进行了食管癌T分期的建模,并进一步将两种方法结合建模.使用接收者操作特性曲线(ROC)和曲线下面积(AUC)对模型性能进行评价.影像组学模型的测试集AUC=0.765,深度学习模型验证集AUC=0.777,测试集AUC=0.703,两种方法组合模型测试集AUC=0.783.结果表明影像组学和深度学习均能用于基于MRI图像的食管癌T分期,结合使用两种方法能够取得更
【机 构】
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华东师范大学上海市磁共振重点实验室,上海200062;河南省肿瘤医院(郑州大学附属肿瘤医院) ,郑州450008
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文中利用影像组学和深度学习方法在磁共振图像上进行食管癌T分期诊断.数据为244例食管癌患者r-VIBE序列磁共振图像.分别用影像组学和深度学习方法进行了食管癌T分期的建模,并进一步将两种方法结合建模.使用接收者操作特性曲线(ROC)和曲线下面积(AUC)对模型性能进行评价.影像组学模型的测试集AUC=0.765,深度学习模型验证集AUC=0.777,测试集AUC=0.703,两种方法组合模型测试集AUC=0.783.结果表明影像组学和深度学习均能用于基于MRI图像的食管癌T分期,结合使用两种方法能够取得更好的诊断效果.
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基于传输矩阵理论及多模速率方程,研究了宽谱太赫兹量子级联激光器在不同光反馈强度下的自混合动力学特性.研究发现,在弱反馈下光场自混合对激光器光谱特性影响很小;反射物位置移动时的自混合信号呈正弦规律变化,同时自混合信号幅度随反射物位置的变化表现出周期性调制现象.宽谱量子级联激光器在弱反馈下可以应用于测距、成像及光谱测量.在强反馈下,宽谱激光器光谱受自混合影响显著,并有新的模式在原自由运行模式附近出现;但随着反射物移动,自混合信号波峰个数同弱反馈条件下一致,可正确描述反射物的移动规律.因此,强反馈下宽谱量子级联
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