【摘 要】
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目的采用深度学习分割图像结合影像组学分类的方法构建基于胸部CT的新冠肺炎智能诊断模型并评估其诊断效能。方法回顾性分析24例COVID-19肺炎和17例普通病毒性肺炎患者的CT影像,利用基于深度学习的AI模型实现肺炎病灶的自动分割,从每一帧图像的病灶区域中提取影像组学特征,经过LASSO回归降维后分别采用高斯朴素贝叶斯、随机森林和极端梯度提升的方法在训练集中建立影像组学模型,并在验证集中测试模型性能。采用Dice系数评估肺炎病灶分割的准确性,采用ROC评估新冠肺炎诊断效能。结果肺炎病灶AI自动分割在单幅CT
【机 构】
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苏州大学附属第二医院影像诊断科,北京推想科技有限公司
【基金项目】
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苏州市民生科技计划项目(SYS2020027)。
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目的采用深度学习分割图像结合影像组学分类的方法构建基于胸部CT的新冠肺炎智能诊断模型并评估其诊断效能。方法回顾性分析24例COVID-19肺炎和17例普通病毒性肺炎患者的CT影像,利用基于深度学习的AI模型实现肺炎病灶的自动分割,从每一帧图像的病灶区域中提取影像组学特征,经过LASSO回归降维后分别采用高斯朴素贝叶斯、随机森林和极端梯度提升的方法在训练集中建立影像组学模型,并在验证集中测试模型性能。采用Dice系数评估肺炎病灶分割的准确性,采用ROC评估新冠肺炎诊断效能。结果肺炎病灶AI自动分割在单幅CT
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