Cancers (Basel)：显著性癌的MRI数据处理分类
2022-02-21 05:39 来源：衡水男科医院
基于MRI的常用放射组学或者浅层自学的作法来对显著胃癌（sPCa）顺利进行界定得到了广泛的关注，因其在协助病理权衡处理过程里面有着潜在的应用。
近来，有研究工作管理人员对手抄本顺利进行了搜索来确定哪一种算法在sPCa界定里面最常常用；有否表现和作法以及常用的MRI序列存在人关系；评估影响sPCa界定表现因素的研究工作；研究工作了在病理文化背景下，有否对表现顺利进行了评估。研究工作搜索了2846个关的的出版物，其里面的27个有数在研究工作里面。其里面手抄本里面最常用的算法为逻辑学重生（22%）和卷积人工神经网络（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位范围内：0.77-0.87）。其里面有数的患者数量、成像序列或者参照标准对报告的表现不能明显的影响。另外，有3个研究工作揭示了外部证明情况，但不能研究工作在一个前瞻性的病理试验里面对其顺利进行证明。
最后，研究工作管理人员指出，为了释放出来驱动器和浅层自学作法的应用潜能，未来应该顺利进行证明研究工作和病理前瞻性研究工作来建立一个作法来评估对权衡的价值。
原始来历：
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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