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基于TransUNet改进的多任务模型在直肠癌新辅助治疗中的应用 被引量:1
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作者 尹淑文 丁志鹏 +6 位作者 李岩 高国闳 程丽霞 陈英东 王文晗 张秋菊 周洋 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期2-6,共5页
目的本研究基于深度学习方法对分割模型TransUNet做部分改进,构建既可分割又可预测分类的多任务模型,并应用于直肠癌新辅助治疗患者敏感人群识别的核磁图像中。方法多任务模型在TransUNet基础上添加分类结构,具体为全连接层(输入为512,... 目的本研究基于深度学习方法对分割模型TransUNet做部分改进,构建既可分割又可预测分类的多任务模型,并应用于直肠癌新辅助治疗患者敏感人群识别的核磁图像中。方法多任务模型在TransUNet基础上添加分类结构,具体为全连接层(输入为512,输出为256)、ReLU激活函数、全连接层(输入为256,输出为3),实现三分类结局的预测,即疾病稳定(stable disease,SD),部分反应(partial response,PR)和完全反应(complete response,CR)。以2015—2017年哈尔滨医科大学附属肿瘤医院收治的71名直肠癌患者新辅助化疗前的3D核磁图像提取为2D图像作为研究数据,采用Dice系数和豪斯多夫距离评价分割效果,准确率、micro-precision、micro-recall和micro-F1 score评价分类效果。结果模型训练了100个轮次,分割任务在测试集上的平均Dice系数和平均豪斯多夫距离分别为0.851和10.806,分类任务从切片角度,测试集上的准确率、micro-precision、micro-recall和micro-F1 score均为0.615,从患者角度,四个指标均为0.857。结论分割任务效果良好,分类任务以切片为单位,效果一般,以患者为单位,考虑到结局为三分类,尚且可以接受。该多任务模型有潜力用于临床进行辅助诊断。 展开更多
关键词 深度学习 多任务学习 结直肠癌 新辅助治疗
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乳腺钼靶肿块自监督预训练迁移检测方法研究
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作者 莫宏伟 孙琪 +3 位作者 孙鹏 张显玉 孙江宏 孙惟嘉 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1082-1091,共10页
借助深度学习技术在乳腺钼靶领域辅助医生进行乳腺癌诊断在当下已经成为很多研究关注的热点,诊断技术主要包括良恶性分类、病灶区域检测以及病灶区域分割等。由于深度学习训练的模型性能很大程度上依赖于大量的带有标注的数据,而医学图... 借助深度学习技术在乳腺钼靶领域辅助医生进行乳腺癌诊断在当下已经成为很多研究关注的热点,诊断技术主要包括良恶性分类、病灶区域检测以及病灶区域分割等。由于深度学习训练的模型性能很大程度上依赖于大量的带有标注的数据,而医学图像数据集往往存在数据量少、标注成本昂贵以及公开数据集标注质量差等现象,所以在医学图像领域应用深度学习技术具有重重困难。为使基于深度学习的乳腺钼靶计算机辅助诊断技术的开发不受限于大量有标注的数据,提出一种适用于钼靶自监督目标检测方法来完成乳腺钼靶肿块检测任务,利用大量来自肿瘤医院的数据预训练,并在公开数据集DDSM上进行微调与测试。实验结果表明,提出模型在乳腺钼靶肿块检测任务中表现优异,并且不依赖于位置标签,具有重要的研究价值与应用前景。 展开更多
关键词 目标检测 自监督 钼靶影像 预训练 数据增强 视觉表示 卷积神经网络 图像分类
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MRI对非酒精性脂肪性肝病定量评估研究进展 被引量:1
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作者 刘冠辰 张红霞 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期201-204,共4页
非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)是慢性肝病的常见原因。NAFLD主要分为非酒精性脂肪肝(non-alcoholic fatty liver,NAFL)和非酒精性脂肪性肝炎(non-alcoholic steatohepatitis,NASH)两种亚型。NASH是NAFL... 非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)是慢性肝病的常见原因。NAFLD主要分为非酒精性脂肪肝(non-alcoholic fatty liver,NAFL)和非酒精性脂肪性肝炎(non-alcoholic steatohepatitis,NASH)两种亚型。NASH是NAFLD的进展形式,可进一步促进肝纤维化并增加发生肝硬化的风险。因此,准确地区分出NAFL和NASH以及评估肝脏炎症和纤维化程度对于预防疾病的进展和不良后果至关重要。MRI检查是一种非侵入性的肝脏评估方法,可以提供肝脏解剖学、功能及代谢信息,对于NAFLD的诊断和分期具有重要价值。本文主要介绍了磁共振质子密度脂肪分数(magnetic resonance imaging proton density fat fraction,MRI-PDFF)、纵向弛豫时间定量成像(T1 mapping)及磁共振弹性成像(magnetic resonance elastography,MRE)的技术原理并总结了这三种定量成像技术在NAFLD评估中的研究现状,旨在讨论MR定量成像技术在NAFLD评估中的优势及面临的一些挑战,为MR量化NAFLD病理改变提供新的研究思路。 展开更多
关键词 非酒精性脂肪性肝病 肝纤维化 磁共振成像 定量评估
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Deep learning model based on PET/CT and combination with Cox proportional hazard model for predicting progression of lung invasive adenocarcinoma after surgery
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作者 LI Yingci WU Dongbo GONG Feifei 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期1194-1198,共5页
Objective To observe the efficacy of deep learning(DL)model based on PET/CT and its combination with Cox proportional hazard model for predicting progressive disease(PD)of lung invasive adenocarcinoma within 5 years a... Objective To observe the efficacy of deep learning(DL)model based on PET/CT and its combination with Cox proportional hazard model for predicting progressive disease(PD)of lung invasive adenocarcinoma within 5 years after surgery.Methods The clinical,PET/CT and 5-year follow-up data of 250 patients with lung invasive adenocarcinoma were retrospectively analyzed.According to PD or not,the patients were divided into the PD group(n=71)and non-PD group(n=179).The basic data and PET/CT findings were compared between groups,among which the quantitative variables being significant different between groups were transformed to categorical variables using receiver operating characteristic(ROC)curve and corresponding cut-off value.Multivariant Cox proportional hazard model was used to select independent predicting factors of PD of lung invasive adenocarcinoma within 5 years after surgery.The patients were divided into training,validation and test sets at the ratio of 6∶2∶2,and PET/CT data in training set and validation set were used to train model and tuning parameters to build the PET/CT DL model,and the combination model was built in serial connection of DL model and the predictive factors.In test set,the efficacy of each model for predicting PD of lung invasive adenocarcinoma within 5 years after surgery was assessed and compared using the area under the curve(AUC).Results Patients'gender and smoking status,as well as the long diameter,SUV max and SUV mean of lesions measured on PET images,the long diameter,short diameter and type of lesions showed on CT were statistically different between groups(all P<0.05).Smoking(HR=1.787[1.053,3.031],P=0.031)and lesion SUV max>4.15(HR=5.249[1.062,25.945],P=0.042)were both predictors of PD of lung invasive adenocarcinoma within 5 years after surgery.In test set,the AUC of PET/CT DL model for predicting PD was 0.847,of the combination model was 0.890,of the latter was higher than of the former(P=0.036).Conclusion DL model based on PET/CT had high efficacy for predicting PD of lung invasive adenocarcinoma within 5 years after surgery.Combining with Cox proportional hazard model could further improve its predicting efficacy. 展开更多
关键词 adenocarcinoma of lung positron-emission tomography and computed tomography deep learning disease progression
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