Cancers (Basel)：显著性癌的MRI系统工程分类
2022-02-07 07:51 来源：崇左男科医院
基于MRI的采用放射组学或者深度努力学习的作法来对总体癌（sPCa）展开归入得到了广泛的高度重视，因其在协助外科执行者过程之前有着潜在的分析作法。
最近，有分析医务人员对文献展开了搜索来已确定哪一种算法在sPCa归入之前最常采用；究竟展示出和作法以及采用的MRI多肽普遍存在关系；指标影响sPCa归入展示出状况的分析；分析了在外科取材下，究竟对展示出展开了指标。分析搜索了2846个相关的出版物，其之前的27个包含在分析之前。其之前文献之前最常用的算法为逻辑回归（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）。其之前包含的病患者数量、成像多肽或者参照新标准对年度报告的展示出没有微小的影响。另外，有3个分析描绘出了本体验证情形，但没有分析在一个前瞻性的外科试验之前对其展开验证。
最后，分析医务人员指出，为了拘禁机器和深度努力学习作法的分析作法潜力，未来会应该展开验证分析和外科前瞻性分析来创建一个作法来指标对执行者的价值。
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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