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| 基于深度学习的桥小脑角区听神经瘤和脑膜瘤的辅助诊断模型 | |
| 作者姓名： | 胡小洋 刘颖 倪春霞 陈淑 董彬彬 |
| 作者单位： | 1.上海理工大学健康科学与工程学院200093;2.上海伽玛医院放疗科200235;3.上海伽玛医院放射科200235; |
| 摘 要： | 针对桥小脑角区听神经瘤和脑膜瘤在临床诊断中不易区分的问题,提出了一种基于深度学习的辅助诊断模型.首先,采集肿瘤的T1WI(T1 Weighted Imaging)增强图像和T2WI(T2 Weighted Imaging)图像,构建基于VGG-net改进的s-VGG网络对两组图像分别进行训练,得到s-VGG-T1 和s-VGG-T2 两个分类模型.其次,集合放射科与放疗科的临床诊断结果,建立深度学习辅助诊断模型,将分类模型结果与临床诊断结果加权平均得到诊断模型结果.相比单独的诊断结果,诊断模型对 10 例肿瘤的诊断准确率有所提升,表明基于深度学习的辅助诊断模型具有良好的性能,可降低误诊率,提升诊断的准确性和临床工作的效率. |
| 关 键 词： | 深度学习 辅助诊断 听神经瘤 脑膜瘤 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |