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使用深度学习算法从磁共振成像自动检测垂体微腺瘤
medRxiv - Radiology and Imaging Pub Date : 2021-03-05 , DOI: 10.1101/2021.03.02.21252010 Qingling Li , Yanhua Zhu , Minglin Chen , Ruomi Guo , Qingyong Hu , Zhenghui Deng , Songqing Deng , Huiquan Wen , Rong Gao , Yuanpeng Nie , Haicheng Li , Tiecheng Zhang , Jianning Chen , Guojun Shi , Jun Shen , Wai Wilson Cheung , Yulan Guo , Yanming Chen
medRxiv - Radiology and Imaging Pub Date : 2021-03-05 , DOI: 10.1101/2021.03.02.21252010 Qingling Li , Yanhua Zhu , Minglin Chen , Ruomi Guo , Qingyong Hu , Zhenghui Deng , Songqing Deng , Huiquan Wen , Rong Gao , Yuanpeng Nie , Haicheng Li , Tiecheng Zhang , Jianning Chen , Guojun Shi , Jun Shen , Wai Wilson Cheung , Yulan Guo , Yanming Chen
垂体微腺瘤（PM）通常很难仅通过MR成像来检测。我们采用了基于深度学习的计算机辅助PM诊断（PM-CAD）系统，以协助放射科医生进行临床工作流程。我们招募了1,228名参与者，并将其分为3个不重叠的队列，以进行培训，验证和测试。我们的PM-CAD系统优于6个已建立的用于检测PM的卷积神经网络模型。在测试数据集中，PM-CAD系统的诊断准确性可与具有10年以上专业知识的放射线医生相媲美（94％对95％）。内部和外部数据集的诊断准确性分别为94％和90％。重要的是，PM-CAD系统检测到先前被放射科医生误诊的PM。这是第一份表明PM-CAD系统是检测PM的可行工具的报告。我们的结果表明，PM-CAD系统适用于放射科，尤其是初级卫生保健机构。
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更新日期：2021-03-05
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