【摘 要】
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目的评估基于深度学习(DL)的人工智能(AI)乳腺X线影像病灶检出系统的临床价值。方法回顾性分析484例乳腺X线影像及诊断报告,对其中存在BI-RADS 3类及以上病灶者评估AI检出敏
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目的评估基于深度学习(DL)的人工智能(AI)乳腺X线影像病灶检出系统的临床价值。方法回顾性分析484例乳腺X线影像及诊断报告,对其中存在BI-RADS 3类及以上病灶者评估AI检出敏感度,并结合双向表χ^2检验,验证AI对不同类型和BI-RADS分类病灶的敏感度差异。由3名高年资医师对诊断报告显示BI-RADS 1类和2类、但AI提示阳性病例进行审核,并按照不同类型和BI-RADS分类进行统计。结果BI-RADS 3、4a、4b、4c、5类病灶分别为103、79、23、40和11个,AI检出敏感度分别为
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