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基于迁移学习Inception V3网络模型鉴别胰腺浆液性囊腺瘤与黏液性囊腺瘤
被引量：
3
1
作者
张志伟
武杰
+2 位作者
边云
田慧
邵成伟
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期876-879,共4页
目的基于迁移学习建立InceptionV3网络模型,观察其鉴别胰腺浆液性囊腺瘤(SCN)与黏液性囊腺瘤(MCN)的价值。方法回顾性分析172例胰腺囊性肿瘤(PCN)患者,包括107例SCN和65例MCN;按3∶1∶1将其分为训练集(n=102)、验证集(n=34)和测试集(n=3...
目的基于迁移学习建立InceptionV3网络模型,观察其鉴别胰腺浆液性囊腺瘤(SCN)与黏液性囊腺瘤(MCN)的价值。方法回顾性分析172例胰腺囊性肿瘤(PCN)患者,包括107例SCN和65例MCN;按3∶1∶1将其分为训练集(n=102)、验证集(n=34)和测试集(n=36),提取肿瘤T2WI特征。采用迁移学习方法建立InceptionV3网络模型并加以微调,与其他3种卷积神经网络模型和1种机器学习模型进行对比,评估InceptionV3网络模型鉴别胰腺SCN与MCN的价值。结果基于迁移学习建立的InceptionV3网络模型鉴别胰腺SCN与MCN的准确率为96.13%,敏感度为96.55%,特异度为95.86%,F1值为0.96;所有效能指标均好于非迁移模型。替换全连接层(FC)基于迁移学习InceptionV3模型鉴别胰腺SCN与MCN的准确率为97.13%,敏感度为95.32%,特异度为98.79%,F1值为0.97,均优于冻结卷积层(Conv)及替换FC+冻结Conv模型。基于迁移学习InceptionV3网络模型鉴别胰腺SCN与MCN的效能指标均优于其他4种模型。结论基于迁移学习成功建立的InceptionV3网络模型对于鉴别胰腺SCN与MCN具有一定价值。
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关键词
胰腺肿瘤
深度学习
磁共振成像
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职称材料
题名
基于迁移学习Inception V3网络模型鉴别胰腺浆液性囊腺瘤与黏液性囊腺瘤
被引量：
3
1
作者
张志伟
武杰
边云
田慧
邵成伟
机构
上海
理工
大学
健康
科
学与工程学院
海军
军医大学
第一
附属
医院
(
上海
长海医院
)
放射
诊断
科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第6期876-879,共4页
文摘
目的基于迁移学习建立InceptionV3网络模型,观察其鉴别胰腺浆液性囊腺瘤(SCN)与黏液性囊腺瘤(MCN)的价值。方法回顾性分析172例胰腺囊性肿瘤(PCN)患者,包括107例SCN和65例MCN;按3∶1∶1将其分为训练集(n=102)、验证集(n=34)和测试集(n=36),提取肿瘤T2WI特征。采用迁移学习方法建立InceptionV3网络模型并加以微调,与其他3种卷积神经网络模型和1种机器学习模型进行对比,评估InceptionV3网络模型鉴别胰腺SCN与MCN的价值。结果基于迁移学习建立的InceptionV3网络模型鉴别胰腺SCN与MCN的准确率为96.13%,敏感度为96.55%,特异度为95.86%,F1值为0.96;所有效能指标均好于非迁移模型。替换全连接层(FC)基于迁移学习InceptionV3模型鉴别胰腺SCN与MCN的准确率为97.13%,敏感度为95.32%,特异度为98.79%,F1值为0.97,均优于冻结卷积层(Conv)及替换FC+冻结Conv模型。基于迁移学习InceptionV3网络模型鉴别胰腺SCN与MCN的效能指标均优于其他4种模型。结论基于迁移学习成功建立的InceptionV3网络模型对于鉴别胰腺SCN与MCN具有一定价值。
关键词
胰腺肿瘤
深度学习
磁共振成像
Keywords
pancreatic neoplasms
deep learning
magnetic resonance imaging
分类号
R735.9 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
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1
基于迁移学习Inception V3网络模型鉴别胰腺浆液性囊腺瘤与黏液性囊腺瘤
张志伟
武杰
边云
田慧
邵成伟
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023
3
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