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基于深度学习的乳腺X线肿块自动检测系统诊断乳腺肿块
被引量：
9
1
作者
张兴梅
张兴华
+2 位作者
张刚
郝帅营
李永忠
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2019年第12期1794-1798,共5页
目的探讨基于深度学习(DL)的乳腺X线肿块自动检测系统诊断乳腺肿块的价值。方法回顾性分析298例接受乳腺X线检查的女性患者。以3名高年资放射科医师对X线片的评估结果为参照标准,对比分析2名工作时间<5年的放射科医师在无(简称医师1...
目的探讨基于深度学习(DL)的乳腺X线肿块自动检测系统诊断乳腺肿块的价值。方法回顾性分析298例接受乳腺X线检查的女性患者。以3名高年资放射科医师对X线片的评估结果为参照标准,对比分析2名工作时间<5年的放射科医师在无(简称医师1和医师2)或有人工智能(AI)(简称医师1+AI和医师2+AI)辅助下的肿块检出率及检出稳定性。结果医师1+AI、医师2+AI肿块检出率分别高于医师1、医师2(P均<0.05)。医师+AI检出乳腺肿块不受美国放射学院(ACR)肿块腺体构成、乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类及其形状、密度等因素影响(P均>0.05)。结论基于DL的乳腺X线影像肿块检测系统可有效提高低年资医师的肿块检出率,提升医师对不同类型肿块检出的稳定性。
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关键词
乳腺肿瘤
乳房X线摄影术
深度学习
人工智能
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职称材料
题名
基于深度学习的乳腺X线肿块自动检测系统诊断乳腺肿块
被引量：
9
1
作者
张兴梅
张兴华
张刚
郝帅营
李永忠
机构
北京和睦家
医院
放射科
北京交通大学理学院
海南博鳌恒大国际医院放射科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2019年第12期1794-1798,共5页
文摘
目的探讨基于深度学习(DL)的乳腺X线肿块自动检测系统诊断乳腺肿块的价值。方法回顾性分析298例接受乳腺X线检查的女性患者。以3名高年资放射科医师对X线片的评估结果为参照标准,对比分析2名工作时间<5年的放射科医师在无(简称医师1和医师2)或有人工智能(AI)(简称医师1+AI和医师2+AI)辅助下的肿块检出率及检出稳定性。结果医师1+AI、医师2+AI肿块检出率分别高于医师1、医师2(P均<0.05)。医师+AI检出乳腺肿块不受美国放射学院(ACR)肿块腺体构成、乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类及其形状、密度等因素影响(P均>0.05)。结论基于DL的乳腺X线影像肿块检测系统可有效提高低年资医师的肿块检出率,提升医师对不同类型肿块检出的稳定性。
关键词
乳腺肿瘤
乳房X线摄影术
深度学习
人工智能
Keywords
breast neoplasms
mammography
deep learning
artificial intelligence
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的乳腺X线肿块自动检测系统诊断乳腺肿块
张兴梅
张兴华
张刚
郝帅营
李永忠
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2019
9
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