Cancers (Basel)：显著性癌的MRI管理系统分类
2022-01-17 01:13 来源：莱芜男科医院
基于MRI的用于放射组学或者深度进修的新方法来对特别是在癌（sPCa）透过类群受益了广泛的瞩目，因其在协助诊断决策过程中会显现出潜在的系统设计。
除此以外，有研究工作人员对文献资料透过了搜索来确切哪一种算法在sPCa类群中会最常以于；是否观感和新方法以及用于的MRI碱基存在关系；指标影响sPCa类群观感因素的研究工作；研究工作了在诊断背景下，是否对观感透过了指标。研究工作搜索了2846个无关的出版物，其中会的27个都有在研究工作中会。其中会文献资料中会最常以的算法为逻辑上回归（22%）和卷积数据分析（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其中会都有的患者数量、显微碱基或者概要标准对简报的观感不能明显的影响。另外，有3个研究工作叙述了本体检验原因，但不能研究工作在一个实用价值的诊断试验中会对其透过检验。
再次，研究工作人员提到，为了获释机器和深度进修新方法的系统设计潜力，未来应该透过检验研究工作和诊断实用价值研究工作来建起一个新方法来指标对决策的价值。
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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