Cancers (Basel):显著性癌的MRI高效率分类

2022-02-21 12:47 来源:阜阳男科医院

基于MRI的应用于于放射组学或者尺度研读的方法来对总体癌(sPCa)同步进行归类得到了广泛的追捧,因其在协助临床决策更进一步中有着潜在的应用于。

最近,有研究工作人员对文献同步进行了侦查来确定哪一种线性在sPCa归类中最常应用于于;是否乏善可陈和方法以及应用于于的MRI脱氧核糖核酸存在亲密关系;审核影响sPCa归类乏善可陈因素的研究工作;研究工作了在临床背景下,是否对乏善可陈同步进行了审核。研究工作侦查了2846个涉及的出版物,其中的27个包括在研究工作中。其中文献中最常用的线性为逻辑回归(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)。其中包括的患者存量、成像脱氧核糖核酸或者参照基准对通报的乏善可陈很难相对来说的影响。另外,有3个研究工作描述了外部验证原因,但很难研究工作在一个前瞻性的乳癌中对其同步进行验证。

最后,研究工作人员指出,为了释放机器和尺度研读方法的应用于潜力,未来应该同步进行验证研究工作和临床前瞻性研究工作来确立一个方法来审核对决策的价值。

类似说是:

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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