【摘 要】
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目的:基于T2加权像(T2W)磁共振成像(MRI)的残差网络(ResNet)建立膀胱癌分级和分期双目标深度学习预测模型,为术前准确预测膀胱癌组织病理学分级、分期和辅助临床医生制定手术
【机 构】
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空军军医大学军事生物医学工程学系,空军军医大学基础医学院学员一大队,空军军医大学唐都医院放射诊断科
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(81871424)“基于多模态MR影像的胶质母细胞瘤高危区域定位及预后预测研究”,国家自然科学基金青年项目(81701658)“基于多模态MRI与卷积神经网络的较低级别胶质瘤IDH突变预测研究”,军队重点项目(BWS14J038)
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目的:基于T2加权像(T2W)磁共振成像(MRI)的残差网络(ResNet)建立膀胱癌分级和分期双目标深度学习预测模型,为术前准确预测膀胱癌组织病理学分级、分期和辅助临床医生制定手术方案与术后随访策略提供依据。方法:建立膀胱癌分级和分期双目标深度学习预测模型,收集在医院就诊的75例患者的842幅肿瘤组织常规T2W-MRI影像,按照每例患者的所有影像为最小集合(患者级)分类,以防止过拟合,使用裁剪及滤波等手段进行数据集的扩充,并以ResNet结合非局部(Non-Local)注意力机制学习模型基础结构,模型尾
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