【摘 要】
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目的:探讨基于深度学习算法建立的上腹部DCE-MRI图像自动分类模型的立场应用价值。方法:回顾性搜集417例患者上腹部DCE-MRI扫描不同期相的共1330组图像数据。由两位专家将所有图像按平扫、动脉早期、动脉晚期和门静脉-延迟期进行分类。将1330组的数据随机分为训练集(train set,n=1118),调优集(validation set,n=108)和测试集(test set,n=104)。训练3D-ResNet模型对图像的扫描期相进行分类,应用混淆矩阵(confusion matrix)评价模型
【机 构】
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北京大学第一医院医学影像科,北京赛迈特锐医疗科技有限公司
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目的:探讨基于深度学习算法建立的上腹部DCE-MRI图像自动分类模型的立场应用价值。方法:回顾性搜集417例患者上腹部DCE-MRI扫描不同期相的共1330组图像数据。由两位专家将所有图像按平扫、动脉早期、动脉晚期和门静脉-延迟期进行分类。将1330组的数据随机分为训练集(train set,n=1118),调优集(validation set,n=108)和测试集(test set,n=104)。训练3D-ResNet模型对图像的扫描期相进行分类,应用混淆矩阵(confusion matrix)评价模型
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