ZFNet模型在胶质瘤MRI诊断中的应用

研究背景胶质瘤疾病负担较重,尽早确诊和及时治疗可有效延长无进展生存期,临床实践中初诊疑似胶质瘤时首选头部MRI检查,人工阅片存在诊断结果不一致和阅片效率下降的缺陷,而通过深度学习算法进行医学影像识别与诊断成为可能.本研究采用人工神经网络相关机器学习算法,辅助影像科医师对胶质瘤患者头部MRI图像的人工阅片,以期改善人工阅片耗时、费力以及因主观判断导致阅片结果不同的缺陷.方法 纳入TCIA数据库中130例成年胶质瘤患者计40 036张头部MRI图像,随机分为训练集(28 025张)和测试集(12 011张),再根据医学专家的标注定义为“肿瘤影像”和“正常影像”,采用ZFNet模型进行图像识别与分类...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	中国现代神经疾病杂志 2021-03, Vol.21 (3), p.156-161
Hauptverfasser:	井奚月, 乔婕, 么秀华, 徐立霞, 闫华
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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