Cancers (Basel)：显著性癌的MRI自动化分类学
2022-01-03 07:04 来源：六安男科医院
基于MRI的使用放射组学或者深度学习的方法来对值得注意癌（sPCa）来进行形态学得到了广泛的关心，因其在襄助医学协调每一次里面有着潜在的应用。
最近，有研究课题执法人员对文献来进行了搜索来确定哪一种演算法在sPCa形态学里面最常使用；无论如何显出和方法以及使用的MRI核苷酸存在关联；风险评估冲击sPCa形态学显出因素的研究课题；研究课题了在医学故事情节下，无论如何对显出来进行了风险评估。研究课题搜索了2846个相关的出版物，其里面的27个包括在研究课题里面。其里面文献里面最常用的演算法为逻辑回归（22%）和微分人工智能（CNNs）（22%）。AUC标准差为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其里面包括的病症数量、成像核苷酸或者对照标准对报告的显出没有明显的冲击。另外，有3个研究课题刻画了结构上验证情况，但没有研究课题在一个全面性的医学试验里面对其来进行验证。
先前，研究课题执法人员指出，为了释放机器和深度学习方法的应用潜力，预见无论如何来进行验证研究课题和医学全面性研究课题来建立一个方法来风险评估对协调的价值。
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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