Cancers (Basel)：相关性癌的MRI自动化分类
2022-01-24 08:17 来源：周口男科医院
基于MRI的使用等离子组学或者深达求学的方式来对显著癌（sPCa）透过定义受益了广泛的关注，因其在设法医学决策过程中的有着潜在的应用。
最近，有学术研究人员对历史文献透过了查看来确定哪一种算法在sPCa定义中的最常使用；否展现出和方式以及使用的MRI基因组存有关联；分析报告影响sPCa定义展现出因素的学术研究；学术研究了在医学或多或少下，否对展现出透过了分析报告。学术研究查看了2846个方面的出版物，其中的的27个包括在学术研究中的。其中的历史文献中的最常用的算法为命题回归（22%）和卷积神经网络（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其中的包括的病征数量、成像基因组或者参照国际标准对报告的展现出没有人明显的影响。另外，有3个学术研究描述了举例来说检验情况，但没有人学术研究在一个革命性的动物模型中的对其透过检验。
终于，学术研究人员指出，为了释放机器和深达求学方式的应用实用价值，未来应当透过检验学术研究和医学革命性学术研究来建立一个方式来分析报告对决策的价值。
原始出处：
Jose M Castillo T ， Muhammad Arif ， Wiro J Niessen et al. Automated Classification of Significant Prostate Cancer on MRI： A Systematic Review on the Performance of Machine Learning Applications. Cancers (Basel). 17 June 2020
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