Cancers (Basel):显著性肺癌的MRI自动化分类

2022-02-07 05:05 来源:泰安男科医院

基于MRI的可用放射组学或者深度修习的作法来对显著癌(sPCa)透过分类法给与了广泛的关注,因其在合力诊断对政府更进一步中的看作潜在的运用。

最近,有研究工作人员对典籍透过了侦查来断定哪一种算法在sPCa分类法中的最常可用;是否是体现和作法以及可用的MRI氨基酸依赖于关系;风险评估制约sPCa分类法体现因素的研究工作;研究工作了在诊断文化背景下,是否是对体现透过了风险评估。研究工作侦查了2846个相关的书籍,其中的的27个有数在研究工作中的。其中的典籍中的最常用的算法为形式化紧接(22%)和卷积建模(CNNs)(22%)。AUC中的值为0.79(四分位范围:0.77-0.87)。其中的有数的病患数量、成像氨基酸或者参照标准化对报告的体现没有相比的制约。另外,有3个研究工作说明了了结构上正确性状况,但没有研究工作在一个必要性的诊断试验中的对其透过正确性。

终于,研究工作人员指出,为了释放的设备和深度修习作法的运用商业价值,未来无论如何透过正确性研究工作和诊断必要性研究工作来建立一个作法来风险评估对对政府的价值。

重构来历:

Jose M Castillo T , Muhammad Arif , Wiro J Niessen et al. Automated Classification of Significant Prostate Cancer on MRI: A Systematic Review on the Performance of Machine Learning Applications. Cancers (Basel). 17 June 2020

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