Cancers (Basel)：显著性乳癌的MRI自动化分类
2022-01-31 08:33 来源：沈阳男科医院
基于MRI的使用放射组学或者浅层努力学习的工具来对显著癌（sPCa）开展分类法得到了国际上的关注，因其在襄助针灸管理者全过程中会有着潜在的应用。
最近，有科学研究职员对史籍开展了搜索来确定哪一种算法在sPCa分类法中会最常使用；是否体现和工具以及使用的MRI核酸长期存在关系；评估严重影响sPCa分类法体现因素的科学研究；科学研究了在针灸氛围下，是否对体现开展了评估。科学研究搜索了2846个特别的出版物，其中会的27个包括在科学研究中会。其中会史籍中会最常用的算法为逻辑学回归（22%）和卷积人工智能（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位覆盖范围：0.77-0.87）。其中会包括的患者数量、高分辨率核酸或者简介标准对报告的体现没有明显的严重影响。另外，有3个科学研究描述了外部的测试情况，但没有科学研究在一个前瞻性的针灸试验中会对其开展的测试。
之前，科学研究职员指出，为了释放机器和浅层努力学习工具的应用发展前景，下一代确实开展的测试科学研究和针灸前瞻性科学研究来成立一个工具来评估对管理者的价值。
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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