期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于深度学习算法的CT自动诊断系统在NSCLC患者TNM分期中的建立与应用
1
作者 王敏 阮振平 沈霁 《中国CT和MRI杂志》 2025年第3期67-70,共4页
目的建立基于深度学习算法的计算机断层扫描(CT)自动诊断系统,并探讨其在非小细胞肺癌(NSCLC)患者肿瘤淋巴结转移(TNM)分期中的应用。方法回顾性分析本单位2020年1月~2022年6月收治的245例NSCLC患者的临床资料作为训练集,提取CT检查特... 目的建立基于深度学习算法的计算机断层扫描(CT)自动诊断系统,并探讨其在非小细胞肺癌(NSCLC)患者肿瘤淋巴结转移(TNM)分期中的应用。方法回顾性分析本单位2020年1月~2022年6月收治的245例NSCLC患者的临床资料作为训练集,提取CT检查特征信息和TNM分期数据,基于深度学习算法构建CT自动诊断系统。另选取本单位2022年7月~2023年6月收治的102例NSCLC患者作为验证集,经该系统诊断TNM分期,将病理学检查结果作为“金标准”,评价该系统对TNM分期的诊断价值。结果基于深度学习算法构建了CT自动诊断系统,该系统诊断各期的灵敏度、特异度、准确度与约登指数均高于常规CT诊断;基于深度学习算法的CT自动诊断系统诊断TNM分期与病理学诊断一致性高(Kappa=0.846,P<0.001),常规CT诊断TNM分期与病理学诊断也有一致性(Kappa=0.721,P<0.001)。结论基于深度学习算法的CT自动诊断系统诊断TNM分期优于常规CT。 展开更多
关键词 深度学习算法 计算机断层扫描 自动诊断系统 非小细胞肺癌 分期
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部