【摘 要】
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目的·研究卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)根据CT 图像对≤ 3cm 的亚实性肺腺癌病理分类的可行性,并通过CNN 激活区可视化分析预测分类的医学影像基础
【机 构】
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上海交通大学附属第一人民医院放射科
【基金项目】
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科技部国际合作项目(2016YFE0103000);上海市教育委员会高峰高原学科建设计划(20181814);上海市科学技术委员会项目(16411968500,16410722300);上海交通大学转化医学交叉研究基金(ZH2018ZDB10);上海市第一人民医院临床研究创新团队建设项目(CTCCR-2018B04)~~
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目的·研究卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)根据CT 图像对≤ 3cm 的亚实性肺腺癌病理分类的可行性,并通过CNN 激活区可视化分析预测分类的医学影像基础。方法·随机纳入200 个经免疫组化染色证实为肺腺癌的亚实性肺结节,标注为浸润前病变(含非典型腺瘤样增生和原位腺癌)、微浸润腺癌和浸润性腺癌。160 个(80%)用于训练CNN 模型,40 个(20%)用于模型验证和激活区可视化分析。激活区的影像特征定义为14 种CT 征象。结果
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