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基于卷积神经网络的自发性脑出血血肿分割方法的一致性评价
被引量：
13
1
作者
常健博
姜燊种
+7 位作者
陈显金
骆嘉希
李沃霖
张庆华
魏俊吉
石林
冯铭
王任直
《中国现代神经疾病杂志》
CAS
北大核心
2020年第7期585-590,共6页
目的建立一种基于卷积神经网络的脑血肿分割算法,探讨算法与手动分割结果的一致性。方法纳入中国颅内出血影像数据库中146例头部CT平扫影像图片,采用随机数字表法分为训练集(90例)、测试集(26例)和验证集(30例),验证集采用手动分割、算...
目的建立一种基于卷积神经网络的脑血肿分割算法,探讨算法与手动分割结果的一致性。方法纳入中国颅内出血影像数据库中146例头部CT平扫影像图片,采用随机数字表法分为训练集(90例)、测试集(26例)和验证集(30例),验证集采用手动分割、算法分割、精确多田公式和传统多田公式共4种方法对血肿体积进行测量,以手动分割为"金标准",分别对其他3种算法进行一致性检验。结果与多田公式方法相比,算法分割的百分误差最小,为15.54(8.41,23.18)%,组内相关系数最高,为0.983;Bland-Altman一致性检测显示,93.33%的数据在95%一致性界限(95%LoA),且其95%LoA最窄,为-6.46~5.97 ml。算法分割的百分误差在不同血肿形态、体积比较中差异无统计学意义(均P>0.05)。结论卷积神经网络构建的算法分割具有一定的临床应用前景,但仍需更大样本的临床试验加以验证。
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关键词
脑出血
人工智能
神经网络(计算机)
体层摄影术
X线计算机
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题名
基于卷积神经网络的自发性脑出血血肿分割方法的一致性评价
被引量：
13
1
作者
常健博
姜燊种
陈显金
骆嘉希
李沃霖
张庆华
魏俊吉
石林
冯铭
王任直
机构
中国
医学
科
学院
华中科技
大学
协和深圳医院(南山医院)神经外科
深圳博脑研究院
香港中文大学医学院影像及介入放射学系
出处
《中国现代神经疾病杂志》
CAS
北大核心
2020年第7期585-590,共6页
基金
北京市自然科学基金资助项目(项目编号:7182137)
中国医学科学院医学与健康科技创新工程重大协同创新项目(项目编号:2017-I2M-3-014)
中国医学科学院北京协和医学院研究生教育教学立项项目(项目编号:10023201900107)
文摘
目的建立一种基于卷积神经网络的脑血肿分割算法,探讨算法与手动分割结果的一致性。方法纳入中国颅内出血影像数据库中146例头部CT平扫影像图片,采用随机数字表法分为训练集(90例)、测试集(26例)和验证集(30例),验证集采用手动分割、算法分割、精确多田公式和传统多田公式共4种方法对血肿体积进行测量,以手动分割为"金标准",分别对其他3种算法进行一致性检验。结果与多田公式方法相比,算法分割的百分误差最小,为15.54(8.41,23.18)%,组内相关系数最高,为0.983;Bland-Altman一致性检测显示,93.33%的数据在95%一致性界限(95%LoA),且其95%LoA最窄,为-6.46~5.97 ml。算法分割的百分误差在不同血肿形态、体积比较中差异无统计学意义(均P>0.05)。结论卷积神经网络构建的算法分割具有一定的临床应用前景,但仍需更大样本的临床试验加以验证。
关键词
脑出血
人工智能
神经网络(计算机)
体层摄影术
X线计算机
Keywords
Cerebral hemorrhage
Artificial intelligence
Neural networks(computer)
Tomography,X-ray computed
分类号
R743.34 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积神经网络的自发性脑出血血肿分割方法的一致性评价
常健博
姜燊种
陈显金
骆嘉希
李沃霖
张庆华
魏俊吉
石林
冯铭
王任直
《中国现代神经疾病杂志》
CAS
北大核心
2020
13
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