【摘 要】
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目的通过机器学习大量影像诊断明确的膝关节软骨不同程度病变的磁共振图像,实现膝关节软骨评分的自动分类和分割并评价其准确性,具有监测骨关节炎(osteoarthritis,OA)发生和
【机 构】
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上海交通大学附属第六人民医院放射科,上海交通大学生物医学工程学院医学影像先进技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:81771790)~~
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目的通过机器学习大量影像诊断明确的膝关节软骨不同程度病变的磁共振图像,实现膝关节软骨评分的自动分类和分割并评价其准确性,具有监测骨关节炎(osteoarthritis,OA)发生和发展过程的应用价值。材料与方法回顾性纳入590例膝关节磁共振3.0T数据。自动分类数据557例;自动分割数据33例,其中27个数据用于训练,6个数据用于测试。在深度学习的基础上利用迁移学习方法,基于两种神经网络模型,即V型网络和Inception网络,进行自动分割和分类。软骨的分割由放射科医师进行手工标注,以进行比较。软骨的分类
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