【摘 要】
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目的探讨基于深度学习的卷积神经网络模型DenseNet121对终末期肾病的诊断价值。方法回顾性选择2019年1月1日至9月30日期间中日友好医院诊断为终末期肾病的489张肾超声影像和对照组450张健康肾超声影像。采用深度卷积神经网络模型DenseNet121进行网络的训练和验证,把是否为终末期肾病作为参考标准。然后将深度学习模型的诊断结果与专业影像医师的诊断结果进行比较。以受试者工作特征曲线(ROC)评价深度学习模型的诊断性能,以准确性、特异度、敏感度和曲线下面积(AUC)作为衡量指标比较深度学习模型和专
【机 构】
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中日友好医院超声医学科,哈尔滨工业大学（威海）信息科学与工程学院,中日友好医院肾病科
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项(2017YFE0110500),山东省自然科学基金项目(ZR2018MF026),山东省重点研发计划(2019GGX101054)。
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目的探讨基于深度学习的卷积神经网络模型DenseNet121对终末期肾病的诊断价值。方法回顾性选择2019年1月1日至9月30日期间中日友好医院诊断为终末期肾病的489张肾超声影像和对照组450张健康肾超声影像。采用深度卷积神经网络模型DenseNet121进行网络的训练和验证,把是否为终末期肾病作为参考标准。然后将深度学习模型的诊断结果与专业影像医师的诊断结果进行比较。以受试者工作特征曲线(ROC)评价深度学习模型的诊断性能,以准确性、特异度、敏感度和曲线下面积(AUC)作为衡量指标比较深度学习模型和专
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