Cancers (Basel)：确定性癌的MRI自动化分类
2022-01-31 09:02 来源：咸宁男科医院
基于MRI的使用放射组学或者深度求学的工具来对显著癌（sPCa）开展分类学得到了广泛的瞩目，因其在襄助外科决策过程中有着潜在的应用。
除此以外，有分析执法人员对古籍开展了搜索来已确定哪一种解法在sPCa分类学中最常使用；前提体现和工具以及使用的MRI数列发挥作用关连；分析报告影响sPCa分类学体现主因的分析；分析了在外科背景下，前提对体现开展了分析报告。分析搜索了2846个相关的出版物，其中的27个包括在分析中。其中古籍中最常用的解法为范式回归（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）。其中包括的患者数量、成像数列或者参照标准对报告的体现没有显著的影响。另外，有3个分析刻画了结构性有效性情况，但没有分析在一个创新性的外科试验中对其开展有效性。
最后，分析执法人员指出，为了释放驱动器和深度求学工具的应用潜力，将来应该开展有效性分析和外科创新性分析来确立一个工具来分析报告对决策的价值。
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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