【摘 要】
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目的:利用深度学习自动测量心胸比率(CTR),探讨肉眼观察、自动测量及手动测量CTR判定心脏增大的差异。方法:回顾性选取1312例体检胸部X线摄片,采用Mask R-CNN深度卷积网络分
【机 构】
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上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科,深圳市宜远智能科技有限公司
【基金项目】
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沿海-瑞金人工智能辅助影像诊断平台专项基金No.2018188,上海市科学技术委员会科研计划项目No.17411964900,重大疾病防治科技行动计划No.2017ZX01001-S12
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目的:利用深度学习自动测量心胸比率(CTR),探讨肉眼观察、自动测量及手动测量CTR判定心脏增大的差异。方法:回顾性选取1312例体检胸部X线摄片,采用Mask R-CNN深度卷积网络分割肺野和心脏,基于分割结果自动测量CTR判定心脏增大,并与肉眼观察、手动测量CTR判定心脏增大结果相比较。结果:自动测量与手动测量CTR呈强相关性(r=0.976,P<0.001),Bland-Altman分析显示自动测量与手动测量CTR的差值很小(差值均数=0.008)。Kappa检验显示肉眼观察与手动测量判定心脏
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