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深度学习图片分类模型ResNet-18用于判定口腔鳞状细胞癌浸润方式的初步研究
被引量：
3
1
作者
吴天赐
郁佳鑫
+3 位作者
黄晓峰
陈盛
王育新
蒲玉梅
《口腔医学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期917-922,共6页
目的:探究深度学习网络模型(ResNet-18)用于判定口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)最差浸润方式(worst pattern of invasion,WPOI)的可行性及效果。方法:应用ResNet-18模型对收集的491张OSCC患者数字化病理切片进行研...
目的:探究深度学习网络模型(ResNet-18)用于判定口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)最差浸润方式(worst pattern of invasion,WPOI)的可行性及效果。方法:应用ResNet-18模型对收集的491张OSCC患者数字化病理切片进行研究,训练其识别并区分非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,利用分类准确率对模型进行评估。结果:ResNet-18神经网络可以有效区分OSCC非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,其准确率可达99.5%。结论:深度学习网络模型ResNet-18可以有效区分OSCC非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,辅助医师提高诊断速度。
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关键词
口腔鳞状细胞癌
病理
深度学习
残差神经网络
最差浸润方式
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题名
深度学习图片分类模型ResNet-18用于判定口腔鳞状细胞癌浸润方式的初步研究
被引量：
3
1
作者
吴天赐
郁佳鑫
黄晓峰
陈盛
王育新
蒲玉梅
机构
南京大学医学院附属口腔医院南京市口腔医院口腔颌面外科
南京大学医学院附属口腔医院南京市口腔医院病理科
出处
《口腔医学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期917-922,共6页
基金
南京大学医学院附属口腔医院3456骨干人才资助项目(编号:0222C101)
江苏省重点研发计划项目(社会发展)BE2021609。
文摘
目的:探究深度学习网络模型(ResNet-18)用于判定口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)最差浸润方式(worst pattern of invasion,WPOI)的可行性及效果。方法:应用ResNet-18模型对收集的491张OSCC患者数字化病理切片进行研究,训练其识别并区分非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,利用分类准确率对模型进行评估。结果:ResNet-18神经网络可以有效区分OSCC非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,其准确率可达99.5%。结论:深度学习网络模型ResNet-18可以有效区分OSCC非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,辅助医师提高诊断速度。
关键词
口腔鳞状细胞癌
病理
深度学习
残差神经网络
最差浸润方式
Keywords
oral squamous cell carcinoma
pathology
deep learning
ResNet
worst pattern of invasion
分类号
R739.8 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
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被引量
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1
深度学习图片分类模型ResNet-18用于判定口腔鳞状细胞癌浸润方式的初步研究
吴天赐
郁佳鑫
黄晓峰
陈盛
王育新
蒲玉梅
《口腔医学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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