Cancers (Basel)：显著性癌的MRI高效率分类
2022-01-10 07:52 来源：惠州男科医院
基于MRI的运用于放射组学或者深度自学的工具来对总体癌（sPCa）进行时分类得到了尤其的关心，因其在协助针灸决策者过程里有着潜在的应用领域。
最近，有研究者执法人员对文献进行时了搜寻来确定哪一种算法在sPCa分类里常常运用于；到底展现出和工具以及运用于的MRI碱基存在父子关系；检验影响sPCa分类展现出因素的研究者；研究者了在针灸背景下，到底对展现出进行时了检验。研究者搜寻了2846个相关的报刊，其里的27个还包括在研究者里。其里文献里常常用的算法为逻辑转回（22%）和卷积神经网络（CNNs）（22%）。AUC对数为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其里还包括的患者量、成像碱基或者详述标准对报告的展现出没有明显的影响。另外，有3个研究者描述了外部验证情况，但没有研究者在一个批判性的针灸试验里对其进行时验证。
之前，研究者执法人员指出，为了释放机器和深度自学工具的应用领域潜力，未来应该进行时验证研究者和针灸批判性研究者来建立一个工具来检验对决策者的价值。
许多现代说是：
Jose M Castillo T ， Muhammad Arif ， Wiro J Niessen et al. Automated Classification of Significant Prostate Cancer on MRI： A Systematic Review on the Performance of Machine Learning Applications. Cancers (Basel). 17 June 2020
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