【摘 要】
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目的:探讨基于DenseNet201深度迁移学习(DTL)在改善乳腺MRI BI-RADS3类病变分类诊断的潜力。方法:采用基于DenseNet201的DTL模型对11 256幅良性组和5 448幅恶性组乳腺DCE-MRI图像进行学习。将良性组、恶性组图像按照9∶1随机分为训练集(良性组:10 146幅;恶性组4 908幅)和测试集(良性组:1 110幅;恶性组:540幅)。收集乳腺MRI报告BI
【机 构】
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南京医科大学附属常州第二人民医院医学影像科
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目的:探讨基于DenseNet201深度迁移学习(DTL)在改善乳腺MRI BI-RADS3类病变分类诊断的潜力。方法:采用基于DenseNet201的DTL模型对11 256幅良性组和5 448幅恶性组乳腺DCE-MRI图像进行学习。将良性组、恶性组图像按照9∶1随机分为训练集(良性组:10 146幅;恶性组4 908幅)和测试集(良性组:1 110幅;恶性组:540幅)。收集乳腺MRI报告BI-RADS3类患者201例作验证集,其中197例良性,4例恶性。以验证集准确度、召回率、F1评分及ROC曲线下面积作为性能指标。结果:训练集和测试集最高准确度分别为100.00%和99.52%。验证集平均准确度、平均召回率、平均F1评分及ROC曲线下面积分别为98.00%、0.98、0.98和0.98。DTL模型对201例病变归类正确199例,归类准确度99.00%。结论:基于DenseNet201的DTL模型是提高乳腺MRI BI-RADS3类病变良恶性诊断准确性的有效方法。
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