【摘 要】
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目的 拟探讨基于深度学习技术的乳腺X线智能检测系统在临床触诊阴性乳腺肿瘤诊断中的应用价值.方法 回顾性收集2014年1月至2016年12月期间就诊于陕西省肿瘤医院的临床触诊阴
【机 构】
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陕西省人民医院肿瘤科,陕西西安710068;陕西省肿瘤医院乳腺中心,陕西西安710061;西安百利信息科技有限公司,陕西西安710065
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目的 拟探讨基于深度学习技术的乳腺X线智能检测系统在临床触诊阴性乳腺肿瘤诊断中的应用价值.方法 回顾性收集2014年1月至2016年12月期间就诊于陕西省肿瘤医院的临床触诊阴性乳腺肿瘤患者322例,均手术治疗且临床病理资料齐全.使用MammoWorks?乳腺智能检测系统对所有入组患者乳腺X线图片进行分析,以术后病理结果为金标准,分析在临床触诊阴性乳腺肿瘤中该检测系统算法更新前后的灵敏度、阳性预测值及每幅图假阳性标记数,以及临床病理特征对其检测效能的影响,并对比不同版本的检测效能差异.结果 不同版本MammoWorks?(前期版本号:3.5.2.6;更新后版本号:3.5.4.43)在临床触诊阴性乳腺肿瘤中的诊断灵敏度分别为 78.57％(253/322)、95.65％(308/322),阳性预测值(以标记数计算)分别为55.32％(801/1 448)、44.27％(1 120/2 530),每幅图假阳性标记数分别为0.50(0.25,0.75)、1.00(0.75,1.50);系统经过深度学习,算法得以更新,其检测灵敏度升高(x2=35.926,P＜0.001),阳性预测值降低(x2=45.02,P＜0.001),每幅图假阳性标记较前期版本有所增加(Z=-14.105,P＜0.001).两个版本的检测效能一致性较差(kappa=0.234).在不同乳腺密度、病灶类型分组中前期版本系统检测灵敏度差异有统计学意义(x2 = 12.198,16.235;P＜0.05);系统更新之后消除了在不同临床病理特征分组中灵敏度的差异,组间差异均无统计学意义(P＞0.05).结论 MammoWorks?系统通过算法更新,其检测灵敏度较前提高,在临床触诊阴性乳腺癌诊断中具有一定应用价值;但因其每幅图假阳性标记较多,仍需进一步优化,提高检测效能.
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