Cancers (Basel)：显著性癌的MRI智能化分类
2022-02-07 02:50 来源：营口男科医院
基于MRI的中用放射组学或者深度学习的方法来对相当大癌（sPCa）顺利进行分类赢取了国际上的非议，因其在协助医学协调过程里面有着潜在的应用。
最近，有研究工作管理人员对文献顺利进行了搜索来确定哪一种正则表达式在sPCa分类里面相当多中用；有否显出和方法以及中用的MRI核苷酸存在关系；风险评估严重影响sPCa分类显出考量的研究工作；研究工作了在医学背景下，有否对显出顺利进行了风险评估。研究工作搜索了2846个相关的书籍，其里面的27个包含在研究工作里面。其里面文献里面相当多用的正则表达式为逻辑回归（22%）和卷积神经网络（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其里面包含的病人数量、成像核苷酸或者参照标准对报告的显出没明显的严重影响。另外，有3个研究工作描绘了外部证明原因，但没研究工作在一个前瞻性的医学试验里面对其顺利进行证明。
最后，研究工作管理人员指出，为了被囚一台和深度学习方法的应用实用价值，未来应当顺利进行证明研究工作和医学前瞻性研究工作来建立联系一个方法来风险评估对协调的重要性。
值得注意说是：
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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