Cancers (Basel)：显著性癌的MRI智能化分类
2022-02-14 04:37 来源：乌海男科医院
基于MRI的使用辐射组学或者深度求学的方法来对显著癌（sPCa）展开分类得到了广泛的关心，因其在一同诊疗决策过程里有着潜在的应用。
最近，有学术研究技术人员对历史文献展开了追踪来确定哪一种线性在sPCa分类里常会使用；到底展现和方法以及使用的MRI多肽依赖于关系；分析影响sPCa分类展现诱因的学术研究；学术研究了在诊疗背景下，到底对展现展开了分析。学术研究追踪了2846个相关的刊物，其里的27个以外在学术研究里。其里历史文献里常会用的线性为逻辑回归（22%）和DFT神经网络（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位之内：0.77-0.87）。其里以外的病征数量、成像多肽或者详述标准对报告的展现没有突出的影响。另外，有3个学术研究刻画了举例来说可验证情况，但没有学术研究在一个批判性的诊疗试验里对其展开可验证。
最后，学术研究技术人员提到，为了释放机器人和深度求学方法的应用实用实用性，愿景应该展开可验证学术研究和诊疗批判性学术研究来建立一个方法来分析对决策的实用性。
重构出处：
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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