【摘 要】
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目的 目前基于深度学习的计算机视觉技术开始应用于医学影像中.本研究主要检验基于深度学习的胸片智能分类系统(http：//101.200.142.127/abnormal)对结核的筛查的诊断效能.方法 选用336份经临床诊断为活动性结核和326份正常的胸部后前位x线片，输入系统进行自动诊断，取正常的概率0.5为阈值，小于0.5判为异常，大于0.5为正常.计算本方法的敏感度、特异度、准确度.结果
【机 构】
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浙江大学医学院附属第二医院放射科
【出 处】
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中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会
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目的 目前基于深度学习的计算机视觉技术开始应用于医学影像中.本研究主要检验基于深度学习的胸片智能分类系统(http：//101.200.142.127/abnormal)对结核的筛查的诊断效能.方法 选用336份经临床诊断为活动性结核和326份正常的胸部后前位x线片，输入系统进行自动诊断，取正常的概率0.5为阈值，小于0.5判为异常，大于0.5为正常.计算本方法的敏感度、特异度、准确度.结果 本方法对本次样本的诊断效能：敏感度为90.5％，特异度为69.3％，准确度为80.1％.结论 基于深度学习的胸片智能分类系统对结核有较高的诊断价值，可辅助临床提高诊断准确率并减少漏诊率.
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