Cancers (Basel)：显著性癌的MRI电子化分类
2022-01-10 07:02 来源：嘉兴男科医院
基于MRI的用作等离子组学或者深努力学习的分析方法来对突出癌（sPCa）来进行归纳给与了普遍的追捧，因其在襄助临床协调过程中会相比较潜在的技术的发展。
已经有，有科学研究工作人员对文献资料来进行了关键字来确定哪一种算法在sPCa归纳中会最常用作；是否表现和分析方法以及用作的MRI数列普遍存在关连；评核因素sPCa归纳表现主因的科学研究；科学研究了在临床剧中下，是否对表现来进行了评核。科学研究关键字了2846个具体的读物，其中会的27个包括在科学研究中会。其中会文献资料中会最常用的算法为语义转回（22%）和变换神经网络（CNNs）（22%）。AUC方差为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其中会包括的病人数量、成像数列或者参照国际标准对报告的表现没有明显的因素。另外，有3个科学研究描述了结构上可验证具体情况，但没有科学研究在一个基础性的临床试验中会对其来进行可验证。
最后，科学研究工作人员指出，为了释放微电脑和深努力学习分析方法的技术的发展潜力，未来应该来进行可验证科学研究和临床基础性科学研究来建立一个分析方法来评核对协调的价值。
原始记事：
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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