Cancers (Basel)：显著性乳癌的MRI自动化分类
2022-02-28 07:25 来源：秦皇岛男科医院
基于MRI的使用放射组学或者深度修习的工具来对总体乳癌（sPCa）顺利完成分类获得了广为的注意，因其在协助临床管理者过程中有着潜在的分析方法。
最近，有研究者人员对文献资料顺利完成了搜寻来确定哪一种演算法在sPCa分类中鲜少使用；前提表现和工具以及使用的MRI序列存在关系；检验影响sPCa分类表现因素的研究者；研究者了在临床背景下，前提对表现顺利完成了检验。研究者搜寻了2846个相关的出版物，其中的27个还包括在研究者中。其中文献资料中鲜少用的演算法为逻辑回归（22%）和卷积神经网络（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位仅限于：0.77-0.87）。其中还包括的患者需求量、显像序列或者参考规格对报告的表现无法相对来说的影响。另外，有3个研究者详细描述了外部正确性情况，但无法研究者在一个必要性的临床试验中对其顺利完成正确性。
最后，研究者人员指出，为了释放机器和深度修习工具的分析方法发展前景，未来确实顺利完成正确性研究者和临床必要性研究者来建立一个工具来检验对管理者的价值。
原始出处：
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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