【摘 要】
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目的:探讨基于ResNet50网络的深度学习技术对胸部后前位X射线片(简称胸片)投照技术进行批量自动质量评价的价值。方法:选取医院影像归档及传输系统(PACS)中的3000张胸部后前位胸片,由两名高年资主管技师共同阅片,对胸片投照技术质量做出评定。将所有胸片以胸6椎体为图像中心划分为正常、偏左、偏右、偏上、偏下以及肩胛骨在肺野内的6种类型,每种类型500张。由深睿医疗人工智能研究院搭建平台并训练胸片深度学习模型,模型包含3个独立的分类器(A、B、C),分类器A对正常、偏左及偏右进行判定;分类器B对正常、偏
【机 构】
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解放军总医院第八医学中心放射诊断科,深睿医疗人工智能研究院
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目的:探讨基于ResNet50网络的深度学习技术对胸部后前位X射线片(简称胸片)投照技术进行批量自动质量评价的价值。方法:选取医院影像归档及传输系统(PACS)中的3000张胸部后前位胸片,由两名高年资主管技师共同阅片,对胸片投照技术质量做出评定。将所有胸片以胸6椎体为图像中心划分为正常、偏左、偏右、偏上、偏下以及肩胛骨在肺野内的6种类型,每种类型500张。由深睿医疗人工智能研究院搭建平台并训练胸片深度学习模型,模型包含3个独立的分类器(A、B、C),分类器A对正常、偏左及偏右进行判定;分类器B对正常、偏
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