Cancers (Basel)：预测值癌的MRI自动化分类
2022-01-31 09:48 来源：金昌男科医院
基于MRI的用到点状组学或者厚度努力学习的方法来对突出癌（sPCa）开展分类法给予了较广的关注，因其在设法医学决策过程中的有着潜在的应用。
最近，有学术研究技术人员对文献开展了查询来确切哪一种算法在sPCa分类法中的常常用到；是否体现和方法以及用到的MRI基因序列存在关系；评量冲击sPCa分类法体现因素的学术研究；学术研究了在医学背景下，是否对体现开展了评量。学术研究查询了2846个关的的小册子，其中的的27个最主要在学术研究中的。其中的文献中的常常用的算法为语义回归（22%）和频域神经网络（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其中的最主要的患者量、成像基因序列或者概要标准规范对报告的体现不能明显的冲击。另外，有3个学术研究揭示了内部证明状况，但不能学术研究在一个前瞻性的医学试验中的对其开展证明。
之前，学术研究技术人员指出，为了拘押机器和厚度努力学习方法的应用潜力，未来应该开展证明学术研究和医学前瞻性学术研究来建立一个方法来评量对决策的价值。
值得注意说是：
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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