基于深度学习的自动检测算法在不同单能量CT图像下对肺结节数量的检测性能

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【摘要】

：

<正>目的本研究的目的是评估基于深度学习的自动检测算法在单能量下不同keV下肺结节的诊断性能。方法在这项回顾性研究中,收集了2019年1月至3月期间130例肺部增强CT成像(GE R

【作者】

：

严文杰

【机构】

：

福建中医药大学附属人民医院;

【发表日期】

：

2004年期

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<正>目的本研究的目的是评估基于深度学习的自动检测算法在单能量下不同keV下肺结节的诊断性能。方法在这项回顾性研究中,收集了2019年1月至3月期间130例肺部增强CT成像(GE Revolution CT)疑似肺结节患者。根据排除标准(不超过20个肺结节,诊断为中央肺癌、急性肺炎、术后肺癌)我们确定了100

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